Le code présenté ici est celui utilisé pour exploiter la base de donnée dite « Cassini », dans le cadre d’un travail mené par G. Bideau et N. Verdier autour de l’évolution du nombre de communes en France.

Il a donné lieu à un article dans la revue Cybergéo, publié en 2024 sous le titre « Une trame communale immuable ? La nécessaire géohistoire des communes françaises (1800-2024) » ainsi qu’à une application web : https://gbideau.shinyapps.io/nbr_communes_Fr_shiny/.

NB : Tous les éléments de code n’ont pas été vérifiés, une partie sont simplement des traces des tentatives et analyses exploratoires. D’une certaine manière, il s’agit presque d’un cahier de laboratoire, en annexe de l’article pré-cité. Les éléments qui nous ont paru les plus importantes sont à retrouver dans l’article. Nous mettons en ligne l’ensemble de ces informations dans une logique de science ouverte, reproductible, réutilisable mais aussi pour permettre une éventuelle vérification. Pour toute question, demande de compléments ou erreurs merci de contacter l’auteur de ce code.

Gabriel Bideau

Licence CC-BY-NC-SA.

1 PRÉSENTATION DES DONNÉES ET CONTEXTUALISATION GÉNÉRALE

1.1 Packages nécessaires

# Librairies utilisées
library(sf)
library(cartography)
library(mapsf)
library(readxl)
library(ggplot2)
library(FactoMineR)
library(factoextra)
library(cluster)
library(reshape)
library(reshape2)
library(knitr)
library(rgeoda) # Pour les matrices de contiguïté

library(svgtools)

# Liste pour installer les packages si besoin :
# sf cartography mapsf readxl foreign dplyr flextable knitr stringr units condformat forcats ggplot2 rstatix questionr corrplot gtsummary broom GGally effects forestmodel ggeffects labelled cowplot spdep rgeoda svgtools

1.2 Import des couches géographiques consolidées

Les données utilisées sont une compilation de données principalement socio-économiques, localisées. La source principale est l’INSEE. Pour plus de détails, cf. l’article dans la revue Cybergéo : Gabriel Bideau et Ronan Ysebaert, « Data paper : Les communes nouvelles françaises (2012-2022) : une méthode pour l’analyse de données à l’échelon municipal selon des limites évolutives », Cybergeo: European Journal of Geography [En ligne], Data papers, document 1027, mis en ligne le 04 août 2022, consulté le 17 juillet 2024. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/39387 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.39387

Les géométries sont ici importées.

# Import si on veut partir des données de la base DAC
# geom2011 <- st_read("data/geom.gpkg", layer = "geom2011", quiet = TRUE) 
# geom_new <- st_read("data/geom.gpkg", layer = "geom_new", quiet = TRUE) 
# geomfus2011 <- st_read("data/geom.gpkg", layer = "geomfus2011", quiet = TRUE) 
# geomCN_new <- st_read("data/geom.gpkg", layer = "geomCN_new", quiet = TRUE)  
# dep <- st_read("data/geom.gpkg", layer = "dep", quiet = TRUE)

# Import à partir des données INSEE, permet de remettre la Corse

# Géométries des communes françaises au 1er janvier 2011 (source : IGN)
geom2011 <- st_read(dsn = "data-raw/geom/COMMUNE.SHP")
geom2011 <- st_transform(geom2011, crs = 3035) # Transformation Lambert-93


# Suppression et regroupement des arrondissements de Paris, Lyon et Marseille
arrcom <- read_excel("data-raw/geom/com_arm.xlsx") # Import de la table de passage des arrondissements
com <- merge(geom2011, arrcom, by = "INSEE_COM", all.y = TRUE) # Géométries des arrondissements
com <- aggregate(x = com[,"CODGEO"], by = list(com$CODGEO), # On les aggrège
                   FUN = head, 1)

com$NOM_COMM <- c("MARSEILLE", "LYON", "PARIS")
com$CODE_DEPT <- c("13","69","75")

geom2011 <- geom2011[!geom2011$INSEE_COM %in% arrcom$INSEE_COM, ] # Suppression des arrondissements

colnames(geom2011)[3] <- "CODGEO"
geom2011 <- rbind(geom2011[,c("CODGEO","NOM_COMM", "CODE_DEPT")],
                  com[,c("CODGEO","NOM_COMM", "CODE_DEPT")])


# Agrégation en départements
dep <-  aggregate(x = geom2011[,"CODE_DEPT"], by = list(geom2011$CODE_DEPT), # Agrégation des communes en départements
                   FUN = head, 1)

# Création d'un data frame avec les CODGEO de référence
df <- st_set_geometry(geom2011[,c("CODGEO", "CODE_DEPT")], NULL)

# Forcer character
df$CODGEO <- as.character(df$CODGEO)
df$CODE_DEPT <- as.character(df$CODE_DEPT)


# Ajout nom département
departements <- read.csv("data-raw/stats_insee/departement_2022.csv", sep = ",", stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding = "UTF8")
dep <- merge(dep, departements[, c("DEP", "LIBELLE")], all.x = TRUE, all.y = FALSE, by.x = "CODE_DEPT", by.y = "DEP")
rm(departements)


st_write(obj = dep, dsn = "data/geom.gpkg", layer = "dep_tte_France", 
         delete_layer = TRUE, quiet = TRUE)
st_write(obj = geom2011, dsn = "data/geom.gpkg", layer = "geom2011_tte_France", 
         delete_layer = TRUE, quiet = TRUE)
geom2011 <- st_read("data/geom.gpkg", layer = "geom2011_tte_France", quiet = TRUE)
dep <- st_read("data/geom.gpkg", layer = "dep_tte_France", quiet = TRUE)

# Pour faciliter la cortographie
# ShpDep <- as(dep, "Spatial")
ShpDep <- as_Spatial(dep) # Pose moins de problème

1.3 Import des géométries des arrondissements

# Import des géométries des arrondissements
# Données transmises par Ludovic Chalonge (suite à une demande de Nicolas Verdier), le 30 août 2023.

# ## Ancienne version en utilisant le package rgdal
# The input file geodatabase
# fgdb <- "data-raw/arrdtv3.gdb"
# # List all feature classes in a file geodatabase
# subset(ogrDrivers(), grepl("GDB", name))
# fc_list <- ogrListLayers(fgdb)
# print(fc_list)
# date_choisie <- "1931"
# # Read the feature class
# arrondissements <- readOGR(dsn=fgdb,layer= paste0("aarrdt", date_choisie))
# projCodes <- make_EPSG() # Lister les différentes projections existant
# selecRgf <- projCodes[grep("RGF", projCodes$note), ] # Sélectionner certaines projections
# ShpDep2 <- spTransform(x = ShpDep, CRSobj = CRS("+init=epsg:2154")) # Transformer un objet dans la projection RGF

st_layers(dsn = "data-raw/arrdtv3.gdb")
date_choisie <- "1931"
arrondissements <- st_read("data-raw/arrdtv3.gdb", layer= paste0("aarrdt", date_choisie))
rm (date_choisie)


plot(arrondissements[1])

arrondissements <- st_transform(x = arrondissements, crs = st_crs(geom2011))

Les données socio-économiques qui décrivent les communes en géographies 2011 et 2021 sont ici importées. On commence par extraire les communes ayant participé à la création d’une commune nouvelle, appelées ici communes fusionnantes (datafus2011), les communes nouvelles, avec les géométries au 1er janvier 2021 et caractérisées par les données à la géométrie 2011 agrégées (dataCN_new), ainsi que les communes, à la géométrie 2011, qui n’ont pas participé à la création d’une commune nouvelle (dataNfus2011)

load("data/refdata.Rdata")
load("Archives/data_prep 2011-2023(01)/data/refdata.Rdata")

# datafus2011 <- subset(df2011, COM_NOUV == "OUI")
# dataCN_new <- subset(df_new, COM_NOUV == "OUI")
# dataNfus2011 <- subset(df2011, COM_NOUV == "NON")

1.4 Jointure données / géométries

Dans un certain nombre de cas, il sera utile d’avoir, dans un même objet, les données et les géométries. Les données sont ici jointes aux couches géographiques d’intérêt.

geom2011 <- merge(geom2011, df2011, by = "CODGEO")
# geom_new <- merge(geom_new, df_new, by = "CODGEO_new")
# geomCN_new <- merge(geomCN_new, dataCN_new, by = "CODGEO_new")
# geomfus2011 <- merge(geomfus2011, datafus2011, by = "CODGEO")

1.5 Définition de sous-ensembles pour les tests

Un certain nombre d’espaces peuvent être étudiés à part : certaines communes nouvelles car elles ont été l’objet d’une enquête qualitative (Bideau (2017), Bideau (2019)), d’autres car elles sont sur des territoires très touchés par les fusions communales.

testEdC <- subset (geom2011, CODGEO_new == "61324" | CODGEO_new =="73150" | CODGEO_new == "73006")
testEdCSavoie <- subset (geom2011, CODGEO_new =="73150" | CODGEO_new == "73006")
testNormandie <- subset (geom2011, REG == "23" | REG == "25") # Haute et Basse Normandie
test49 <- subset (geom2011, CODE_DEPT == "49" ) # Département du Maine-et-Loire
testOuest <- subset (geom2011, REG == "23" | REG == "25"| REG == "53"| REG == "52") # Normandies, Bretagne, Pays-de-la-Loire

1.6 Une base très riche : la base Cassini

Le site Cassini a été créé par l’EHESS, permet de retrouver des évolutions très nombreuses concernant les communes françaises.

Une partie des fichiers de cette base est accessible sur la page suivante : https://didomena.ehess.fr/concern/data_sets/6395wb092?locale=fr

Concernant les codes utilisés dans les colonnes pop_xxxx_info (“xxxx” étant une date), voici les informations données par Bertrand Dumenieu à Nicolas Verdier, en sachant qu’il serait souhaitable de se le faire confirmer (par Claude Motte ?).

  • adm. : désigne une commune administrée. Lorsqu’une commune ne pouvait pas être auto-administée, par exemple car personne ne savait suffisamment bien écrire pour assurer les missions de maire, ou que la commune était trop minuscule, elle pouvait être rattachée à une voisine “tutelle” qui, alors, l’administrait. En général une commune administrée était rapidement fusionnée à celle qui les administrait ;

  • ill. : la ligne du recensement est illisible ;

  • lac. : la commune existe à la date du recensement mais elles est absente du document pour une raison inconnue ;

  • pop. : ce marqueur indique qu’il y a une valeur de population connue et reportée à cette date ;

  • si. : “sans information”. Cela couvre deux situations : soit la commune n’existe pas à cette date, soit on ne dispose d’aucune information permettant de dire qu’elle existe.

Donc, adm., ill., lac. et pop. concernent des communes qui existent. On considère qu’une commune marquée “si” n’existe pas à la date correspondante.

1.6.1 Import et nettoyage des données

# download.file("https://didomena.ehess.fr/downloads/kd17cw827?locale=fr", "data-raw/temps_long/lieux_cassini_devenus_communes.csv")
# Téléchargement effectué le 6 mars 2023 puis ré-effectué le 12 mars 2024.

# download.file("https://didomena.ehess.fr/downloads/ns064f993?locale=fr", "data-raw/temps_long/lieux_cassini_devenus_communes_codebook.ods")
# download.file("https://didomena.ehess.fr/downloads/794085868?locale=fr", "data-raw/temps_long/lieux_cassini_devenus_communes_codebook.pdf")
# Fichiers téléchargés le 12 mars 2024


cassini <- read.csv("data-raw/temps_long/lieux_cassini_devenus_communes.csv",
                            sep=",", colClasses = "character", head = TRUE, stringsAsFactors = TRUE, fill = TRUE)


# Pour simplifier la suite, on remplace dans la base Cassini les mentions "an3" et "an8" par "1795" et "1800".
# Syntaxe qui nécessite de vérifier que c'est la bonne colonne qu'on modifie :
# colnames(cassini)[30]
colnames(cassini)[30] <- "district_1795"
# colnames(cassini)[31]
colnames(cassini)[31] <- "departement_1795"
# colnames(cassini)[35]
colnames(cassini)[35] <- "pop_1795_info"
# colnames(cassini)[36]
colnames(cassini)[36] <- "pop_1795_val"
# colnames(cassini)[37]
colnames(cassini)[37] <- "pop_1800_info"
# colnames(cassini)[38]
colnames(cassini)[38] <- "pop_1800_val"

# Tentative de liaison entre la base cassini et la base DAC
load("Archives/data_prep 2011-2021(01)/data/refdata.Rdata")

cassini <- merge(cassini, df_new[, c("CODGEO_new", "NbrComFus")], by.x = "commune_mars_2021", by.y = "CODGEO_new", all.x = TRUE)
# Attention, dans la base Cassini, les communes_mars_2021 sont présentes plusieurs fois

# La variable "departement_1999" permet de localiser l'ensemble des communes. Ce qui permet d'isoler certaines parties du territoire
# table(is.na(cassini$commune_mars_2021))

# Pour la commune de Vornay (Cher), la base indique "s" comme département. On remplace par "18".
# cassini$nom_1999[which(cassini$departement_1999 == "s")]
cassini$departement_1999[which(cassini$departement_1999 == "s")] <- 18
# On corrige simplement les départements avec un seul chiffre (1, 2, 3 etc) pour homogénéiser (transformés en 01, 02, 03 etc)
cassini$departement_1999 <- stringr::str_pad(cassini$departement_1999, 2, pad = "0")
print ("Les départements 1999 représentés dans la base Cassini")
## [1] "Les départements 1999 représentés dans la base Cassini"
table(cassini$departement_1999)
## 
##   01   02   03   04   05   06   07   08   09   10   11   12   13   14   15   16 
##  511  911  441  269  201  166  386  559  477  504  506  678  126  929  290  459 
##   17   18   19   21   22   23   24   25   26   27   28   29   2A   2B   30   31 
##  544  330  339  759  402  408  721  704  419  872  473  310  129  248  399  671 
##   32   33   34   35   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47 
##  697  613  389  376  297  325  618  765  393  332  368  304  231  372  472  448 
##   48   49   50   51   52   53   54   55   56   57   58   59   60   61   62   63 
##  206  428  697  723  563  294  679  606  268 1003  403  707  769  634 1022  502 
##   64   65   66   67   68   69   70   71   72   73   74   75   76   77   78   79 
##  683  517  280  594  400  318  678  643  421  344  337   15 1002  593  278  373 
##   80   81   82   83   84   85   86   87   88   89   90   91   92   93   94   95 
## 1017  397  272  163  168  336  356  253  569  498  108  210   36   40   49  199
# Dans certains enregistrements, il y a la mention "lac" alors que normalement c'est "lac.". On procède donc au remplacement
table(cassini$pop_1820_info) # Par exemple
## 
##  adm.  ill.   lac  lac.   pop    si 
##   388    37     8    34 39020  4305
cassini[cassini == "lac"] <- "lac."

# Possible de retirer certains départements
# cassini_reduite <- subset(cassini, departement_1999 != "2A" & departement_1999 != "2B" & departement_1999 != "73" & departement_1999 != "74")
# table(cassini_reduite$departement_1999)

Affichage des métadonées disponibles :

Codebook du fichier “lieux_cassini_devenus_communes

1.7 Jointure base Cassini avec géométries communales

# Tranformation du data.frame cassini en objet spatial grâce au champs "position_cassini"
cassini_pos <- st_sf(
  cassini,
  geometry = st_as_sfc(cassini$position_cassini),
  crs = "EPSG:2154"
)

# Changement de la projection pour correspondre à celle des communes
cassini_pos <- st_transform(x = cassini_pos, crs = st_crs(geom2011))

# Jointure spatiale 
# Nous voulons obtenir les informations du polygones dans lequel se trouve chaque point de la géométrie cassini_pos
cassini_pos <- st_join(x = cassini_pos, y = geom2011[, "CODGEO"], join = st_intersects)
# Les dernières colonnes de cassini sont les variables (1 seule ici, CODGEO) de la table des polygones
head(cassini_pos[, c(1:4, ncol(cassini_pos)-1)])
## Simple feature collection with 6 features and 5 fields
## Geometry type: POINT
## Dimension:     XY
## Bounding box:  xmin: 3356558 ymin: 2907921 xmax: 4080859 ymax: 2945601
## Projected CRS: ETRS89-extended / LAEA Europe
##   commune_mars_2021   gid noacass featuretype CODGEO                geometry
## 1                    4505   61498     clocher   <NA> POINT (3481910 2945601)
## 2                    8091   11062     château   <NA> POINT (4080859 2907921)
## 3                    4118   61496     clocher   <NA> POINT (3477554 2930929)
## 4                    8158    3382       autre   <NA> POINT (4074042 2918234)
## 5                   34781   27768      hameau  22253 POINT (3356558 2936974)
## 6                    8285   19821     clocher   <NA> POINT (4075855 2918136)
# On renome la colonne CODGEO pour davantage de clarté
colnames(cassini_pos)[ncol(cassini_pos)-1]
## [1] "CODGEO"
colnames(cassini_pos)[ncol(cassini_pos)-1] <- "CODGEO_2011"


# Problème : il y a plusieurs communes dont on ne repère pas la position ainsi
cassini_prbl_pos <- subset (cassini_pos, is.na(cassini_pos$CODGEO))
# On observe par départements
table(cassini_prbl_pos$departement_1999)
## 
##  01  08  13  17  22  25  29  2A  2B  30  33  34  44  50  56  57  59  64  66  68 
##   1   5   6   9   2   2   6 129 248   1   1   1   3   3   3  23   6   1   3   1 
##  74  80  83  85 
##   3   2   6   2
# Et cartographiquement
plot(cassini_prbl_pos$geometry)

nrow(cassini_prbl_pos)
## [1] 467
# La très grande majorité de ces communes sont sur les frontières françaises, mais elles ne sont que 74.
# Dans le cas où une part sont liées à des questions sur la Corse
# nrow (subset(cassini_prbl_pos, cassini_prbl_pos$departement_1999 != "2A" & cassini_prbl_pos$departement_1999 != "2B"))


rm(cassini_prbl_pos)

1.8 Aperçu des “si” dans la base Cassini

# NB : Sans doute y a-t-il moyen de faire beaucoup plus simple sans boucle, mais pas trouvé là
i <- 1
cassini$nbr_si <- NA

# Pour chaque ligne, on compte le nombre de "si" et on le met dans la colonne "nbr_si"
for (i in 1:nrow(cassini)) {
  ligne <- as.vector(cassini[i,])
  cassini[i, "nbr_si"] <- sum(ligne == "si")
}

test  <- subset(cassini, cassini$nbr_si == 1)
write.csv(test, "sorties/cassini_si_une_fois.csv", row.names=FALSE)

test  <- subset(cassini, cassini$nbr_si < 6 & cassini$nbr_si > 0)
write.csv(test, "sorties/cassini_si_une_a_cinq_fois.csv", row.names=FALSE)

1.9 Ajout des données de population 2011 et récentes

[Partie de code non utilisée, ne constituait que des tests]

1.10 Jointure Cassini - Arrondissements

[Partie de code non utilisée, ne constituait que des tests]

Laissé de côté pour l’instant.

# Jointure spatiale 
# Nous voulons obtenir les informations du polygones dans lequel se trouve chaque point de la géométrie cassini_pos
cassini_pos <- st_join(x = cassini_pos, y = arrondissements[, 1], join = st_intersects)

# Les dernières colonnes de cassini sont les variables (1 seule ici, CODGEO) de la table des polygones
head(cassini_pos[, c(1:4, ncol(cassini_pos)-1)])

# On renome la colonne CODGEO pour davantage de clarté
# colnames(cassini_pos)[ncol(cassini_pos)-1]
# colnames(cassini_pos)[ncol(cassini_pos)-1] <- "nom_arrond"

2 ÉVOLUTION GÉNÉRALE

Il y a peu de bases de données présentant l’évolution du nombre de communes depuis leur création lors de la Révolution française. En général, la question du changement de périmètre (perte ou acquisition de territoires, les territoires d’outre-rhin, Nice et la Savoie, Alsace-Moselle etc) n’est pas évoquée.

2.1 Évolution sommaire

# 1793-1999
# Source : http://cassini.ehess.fr/fr/html/8_glossaire.php?d=BDCarto à la définition du nom "commune"
annees <- c(1793, 1800, 1806, 1876, 1936, 1968, 1975, 1999)
nbr_com <- c(40431, 40345, 40210, 37745, 38014, 37708, 36296, 36565)
# 1876  y compris l’Alsace-Lorraine
graph <- data.frame(annees, nbr_com)

# ajout données 2023 pour voir (sources INSEE, France métropolitaine + oute-mer)
graph[nrow(graph)+1, ] <- c(1982, 36433)
graph[nrow(graph)+1, ] <- c(2012,   36571)
graph[nrow(graph)+1, ] <- c(2023, 34945)


# plot(annees, nbr_com)

ggplot(data=graph, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
  geom_line() +
  labs(title="Évolution du nombre de communes en France", subtitle="1793-2023", x="", y = "", caption="Source : cassini.ehess.fr")

ggplot(data=graph, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
  geom_line() +
  ylim(0, 41000) +
  labs(title="Évolution du nombre de communes en France", subtitle="1793-2023", x="", y = "", caption="Source : cassini.ehess.fr")

rm (annees)

2.2 Exploration graphique de la base Cassini

Proposition d’une exploitation pour avoir quelques graphiques un peu propres.

# On peut aussi utiliser la colonne "intendances_types"
print ("Les types d'intendances représentés dans la base Cassini")
## [1] "Les types d'intendances représentés dans la base Cassini"
table(cassini$intendances_types)
## 
##                                               
##                                            17 
##                                    intendance 
##                                         41710 
##                         intendance,intendance 
##                                           962 
##              intendance,intendance,intendance 
##                                            21 
##             intendance,souveraineté étrangère 
##                                            16 
##                        souveraineté étrangère 
##                                          1025 
##             souveraineté étrangère,intendance 
##                                            26 
## souveraineté partagée ou contestée,intendance 
##                                            15
# On décide d'enlever les territoires qui, au départ, étaient au moins en partie sous souveraineté étrangère
cassini_reduite <- subset(cassini, intendances_types != "intendance,souveraineté étrangère" & intendances_types != "souveraineté étrangère" & intendances_types != "souveraineté étrangère,intendance" & intendances_types != "souveraineté partagée ou contestée,intendance")
# On enlève également les territoires perdus en 1870 (Alsace, Moselle)
cassini_reduite <- subset(cassini_reduite, departement_1999 != "57" & departement_1999 != "67" & departement_1999 != "68")
# table(cassini_reduite$departement_1999)

# Test pour ne sélectionner que l'Alsace-Moselle
# cassini_reduite_1870 <- subset(cassini, departement_1999 == "57" | departement_1999 == "67" | departement_1999 == "68")
# cassini_reduite_Savoie <- subset(cassini, departement_1999 == "73" | departement_1999 == "74")



# En l'absence de méta-données détaillées, on choisit de ne s'intéresser qu'aux communes dont la population est renseignée ou simplement lacunaire (devrait être renseignée). On postule que les autres indications désignent des communes n'existant pas à l'époque.
print ("Les types d'informations renseignées pour le recensement de l'an 3 (1794-1795)")
## [1] "Les types d'informations renseignées pour le recensement de l'an 3 (1794-1795)"
table (cassini_reduite$pop_1795_info)
## 
##  abs.  adm.  lac.   pop    si 
##   568    31   136 36928  3131
# On cherche les noms des colonnes qui contiennent le motif "_info"
labels_data_pop <- colnames(cassini[grep(pattern = "_info", colnames(cassini), ignore.case = FALSE)])
label <- labels_data_pop [9] # Si besoin pour tests

evol_nbr_com <- data.frame() # Création d'un objet pour récupérer les résultats totaux
evol_nbr_com_reduit <- data.frame() # Création d'un objet pour récupérer les résultats de la base réduite

# Boucle pour exploiter les données date par date
for (label in labels_data_pop) {
  annee <- substr(label, start =5, stop = nchar(label)-5) # On repère le n° de l'année en segmentant le label
  sous_tableau <- subset(cassini,
                         cassini[, label] == "pop" | cassini[, label] == "lac." | cassini[, label] == "abs." | cassini[, label] == "ill.") # On crée un sous-tableau comptant uniquement les communes dont la population nous intéresse, à l'année donnée
  # sous_tableau <- subset(cassini, cassini[, label] == "pop") # Juste avec les populations connues
  nbr_com <- nrow(sous_tableau) # On compte le nombre de communes
  
  sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite,
                                cassini_reduite[, label] == "pop" | cassini_reduite[, label] == "lac." | cassini_reduite[, label] == "abs." | cassini_reduite[, label] == "ill.") # On crée un sous-tableau comptant uniquement les communes dont la population nous intéresse, à l'année donnée
  # sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop") # Juste avec les populations connues
  nbr_com_reduit <- nrow(sous_tableau_reduit) # On compte le nombre de communes
  
  i <- c(annee, nbr_com) # On compile les résultats totaux
  i_reduit <- c(annee, nbr_com_reduit) # On compile les résultats totaux
  evol_nbr_com <- rbind(evol_nbr_com, i, stringsAsFactors = FALSE)
  evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_reduit, stringsAsFactors = FALSE)
}

# On traite à la main les deux années 2011 et 2021
# Pour 2011, on fait la liste des CODGEO unique de 2021 et on multiplie par leur nombre de communes fusionnantes (donne le nombre de communes en 2011) 
# Pas très propre mais pas l'énergie de faire mieux là...
CODGEO_2021 <- as.data.frame(unique(cassini$commune_mars_2021))
colnames(CODGEO_2021) <- "CODGEO_new"
CODGEO_2021_reduit <- as.data.frame(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021))
colnames(CODGEO_2021_reduit) <- "CODGEO_new"
# On joint pour avoir le nombre de communes fusionnantes
CODGEO_2021 <- merge(df_new[c("CODGEO_new", "NbrComFus")], CODGEO_2021, by = "CODGEO_new", all.y = TRUE)
CODGEO_2021_reduit <- merge(df_new[c("CODGEO_new", "NbrComFus")], CODGEO_2021_reduit, by = "CODGEO_new", all.y = TRUE)
# Pour les communes non fusionnantes, on indique qu'il y en a une
CODGEO_2021$NbrComFus[is.na(CODGEO_2021$NbrComFus)] <- 1
CODGEO_2021_reduit$NbrComFus[is.na(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus)] <- 1

i_2011 <- c(2011, sum(CODGEO_2021$NbrComFus))
i_2011_reduit <- c(2011, sum(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus))
evol_nbr_com <- rbind(evol_nbr_com, i_2011)
evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2011_reduit)


# Pour 2021, on liste simplement le nombre de CODGEO uniques de 2021 pour chacun des groupe
i_2021 <- c(2021, length(unique(cassini$commune_mars_2021)))
i_2021_reduit <- c(2021, length(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021)))

evol_nbr_com <- rbind(evol_nbr_com, i_2021)
evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2021_reduit)

colnames (evol_nbr_com) <- c("annees", "nbr_com")
colnames (evol_nbr_com_reduit) <- c("annees", "nbr_com")
evol_nbr_com$base <- "tout"
evol_nbr_com_reduit$base <- "tjr_fr"

evol_nbr_com <- rbind(evol_nbr_com, evol_nbr_com_reduit)

# evol_nbr_com[c(1,2), 1] <- c(1795, 1800) # On modifie l'intitulé pour faciliter la représentation graphique
evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an3"] <- 1795
evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an8"] <- 1800

evol_nbr_com[,1] <- as.numeric(evol_nbr_com[,1]) # On passe en numérique pour faciliter la représentation
evol_nbr_com[,2] <- as.numeric(evol_nbr_com[,2]) # Si on veut faire une seule colonne



ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com, group=base)) +
  geom_line(aes(group = base, linetype = base)) +
  scale_linetype(name = "Périmètre", labels = c("Territoires toujours français", "Toute base Cassini")) +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
  labs(title="Évolution du nombre de communes", subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com, group=base)) +
  geom_line(aes(group = base, linetype = base)) +
  scale_linetype(name = "Périmètre", labels = c("Territoires toujours français", "Toute base Cassini")) +
  ylim(0, 41000) +
  labs(title="Évolution du nombre de communes", subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

print("Différencier les communes de l'ensemble de la base Cassini et les communes des territoires étant restés français sur toute la période n'a pas grand sens, par exemple car les communes qui ne sont pas françaises restent renseignées, par exemple l'Alsace-Moselle après 1870 ou la Savoie avant 1860.")
## [1] "Différencier les communes de l'ensemble de la base Cassini et les communes des territoires étant restés français sur toute la période n'a pas grand sens, par exemple car les communes qui ne sont pas françaises restent renseignées, par exemple l'Alsace-Moselle après 1870 ou la Savoie avant 1860."
evol_nbr_com <- subset(evol_nbr_com, evol_nbr_com$base == "tout")

ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
  labs(title="Évolution du nombre de communes", subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
  ylim(0, 41000) +
  labs(title="Évolution du nombre de communes", subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

rm(label, annee, sous_tableau, nbr_com, i, nbr_com_reduit, sous_tableau_reduit, i_reduit, i_2021, i_2021_reduit, CODGEO_2021, CODGEO_2021_reduit, i_2011, i_2011_reduit)

2.3 Se concentrer sur les données les plus fiables

La base Cassini est très riche, mais elle reste tributaire des sources, parfois peu fiables. Ainsi, les données indiquées comme “An 3” (1794-1795) peuvent être considérées comme peu fiables. Nous les retirons donc de l’analyse.

cassini <- subset(cassini, select= -c(pop_1795_info, pop_1795_val))
labels_data_pop <- colnames(cassini[grep(pattern = "_info", colnames(cassini), ignore.case = FALSE)])

3 CARTOGRAPHIE COMMUNES APPARAISSANT/DISPARAISSANT

num <- 5

par(mfrow = c(2,3))


# On s'intéresse à un recensement, qui n'est pas le premier car il va falloir regarder le recensement précédent également
# On repère ce recensement par sa place dans la liste des recensements
for (num in 2:length(labels_data_pop)) {
  annee <- substr(labels_data_pop[num], start =5, stop = nchar(labels_data_pop[num])-5) # On repère le n° de l'année en segmentant le label
  annee_preced <- substr(labels_data_pop[num-1], start =5, stop = nchar(labels_data_pop[num-1])-5) # On repère le n° de l'année en segmentant le label
  
  sous_tableau <- cassini_pos[, c("nom_1999", "commune_mars_2021", labels_data_pop[c(num-1, num)])]
  colnames(sous_tableau) <- c("nom_1999", "commune_mars_2021", "pop_situation_avant", "pop_date_ref", "geometry") # On renomme les colonnes
  # On copie les données dans des colonnes destinées à être modifiées. Pas nécessaire de les créer ainsi mais permet de clarifier la démarche
  sous_tableau$situation_avant <- sous_tableau$pop_situation_avant
  sous_tableau$date_ref <- sous_tableau$pop_date_ref
  
  # On indique si la commune existe ou non à la date de référence
  sous_tableau$date_ref[sous_tableau$date_ref == "pop" 
                        | sous_tableau$date_ref == "lac." 
                        | sous_tableau$date_ref == "abs." 
                        | sous_tableau$date_ref == "adm."
                        | sous_tableau$date_ref == "ill."
                        ] <- "Existante"
  sous_tableau$date_ref[sous_tableau$date_ref != "Existante"] <- "Inexistante"
  # table(sous_tableau$date_ref)
  
  # On indique si la commune existe ou non à la date précédente
  sous_tableau$situation_avant[sous_tableau$situation_avant == "pop" 
                               | sous_tableau$situation_avant == "lac." 
                               | sous_tableau$situation_avant == "abs."
                               | sous_tableau$situation_avant == "adm."
                               | sous_tableau$situation_avant == "ill."
                               ] <- "Existante"
  sous_tableau$situation_avant[sous_tableau$situation_avant != "Existante"] <- "Inexistante"
  # table(sous_tableau$situation_avant)
  
  sous_tableau$evol_situation[sous_tableau$situation_avant == "Existante" & sous_tableau$date_ref == "Existante"] <- "Perdure"
  sous_tableau$evol_situation[sous_tableau$situation_avant == "Existante" & sous_tableau$date_ref == "Inexistante"] <- "Disparition"
  sous_tableau$evol_situation[sous_tableau$situation_avant == "Inexistante" & sous_tableau$date_ref == "Existante"] <- "Apparition"
  sous_tableau$evol_situation[sous_tableau$situation_avant == "Inexistante" & sous_tableau$date_ref == "Inexistante"] <- "Inexistante"
  table(sous_tableau$evol_situation)

  # On indique, pour chaque modalité, le nombre de communes concernées
  noms_modalites <- c(paste0("Apparition (", sum(sous_tableau$evol_situation == "Apparition"),")"), paste0("Disparition (", sum(sous_tableau$evol_situation == "Disparition"),")"))
  sous_tableau$pr_carto[sous_tableau$evol_situation == "Apparition"] <- noms_modalites[1]
  sous_tableau$pr_carto[sous_tableau$evol_situation == "Disparition"] <- noms_modalites[2]
  table(sous_tableau$pr_carto)
  
  
plot(ShpDep, col = "grey", border = "white", axes = FALSE) # Fond de carte
  
  typoLayer(sous_tableau, var = "pr_carto",
            colNA = NA, legend.nodata = "Autres communes :\nstables",
            add=TRUE,
            legend.values.order = noms_modalites,
            col = c("red", "blue"),
            legend.pos = "topleft", 
            legend.title.txt = NULL
            # legend.title.txt = "Situation des communes\nconnaissant un changement"
            )
  
      layoutLayer(title = paste0(annee_preced, "-", annee, " : Les communes connaissant un changement"), coltitle = "black",
        # layoutLayer(title = paste0("Les communes connaissant un changement entre ", annee_preced, " et ", annee), coltitle = "black",
              sources = "Sources : INSEE, IGN, Cassini.", scale = NULL,
              author = "G. Bideau", frame ="", col = NA)
    
}

# Situation de la Côte d’Or très particulière, qui interroge beaucoup. Donc quelques tests à part pour voir ce que ça donne.
test <- subset (cassini, cassini$departement_1795 == "Côte d'Or")

table(test$pop_1820_info)
table(test$pop_1831_info)
table(test$pop_1836_info)
# Bilan : *a priori*, le fait que ce départemente ressorte beaucoup est bien lié aux données de la base, pas à une erreur de manipulation.

4 ÉTUDE PAR DÉPARTEMENTS

4.1 Réalisation d’un graphique par département

4.1.1 Graphique chaque département

Cf. application Shiny pour les graphiques, la ligne ci-dessous associée à ces graphiques n’est pas jouée pour limiter les ressources sollicitées.

https://gbideau.shinyapps.io/nbr_communes_Fr_shiny/

liste_dep <- sort(unique (cassini$departement_1999))

num_dep <- "01"

# Création d'un tableau pour accueillir les données de l'ensemble des départements
evol_deps <- data.frame()

for (num_dep in liste_dep) {
  
cassini_reduite <- subset(cassini, departement_1999 == num_dep)
nom_dep <- dep$LIBELLE[dep$CODE_DEPT == num_dep]


evol_nbr_com_reduit <- data.frame() # Création d'un objet pour récupérer les résultats de la base réduite

# label <- labels_data_pop[32]

# Boucle pour exploiter les données date par date
for (label in labels_data_pop) {
  annee <- substr(label, start =5, stop = nchar(label)-5) # On repère le n° de l'année en segmentant le label
  sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop" | cassini_reduite[, label] == "lac." | cassini_reduite[, label] == "abs.") # On crée un sous-tableau comptant uniquement les communes dont la population nous intéresse, à l'année donnée
  # sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop") # Juste avec les populations connues
  nbr_com_reduit <- nrow(sous_tableau_reduit) # On compte le nombre de communes
  pop_annee_dep <- sum(as.numeric(sous_tableau_reduit[, paste0("pop_", annee, "_val")]), na.rm=TRUE)
  i_reduit <- c(annee, nbr_com_reduit, pop_annee_dep) # On compile les résultats totaux
  evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_reduit, stringsAsFactors = FALSE)
}

# On traite à la main les deux années 2011 et 2021
# Pour 2011, on fait la liste des CODGEO unique de 2021 et on multiplie par leur nombre de communes fusionnantes (donne le nombre de communes en 2011) 
# Pas très propre mais pas l'énergie de faire mieux là...
CODGEO_2021_reduit <- as.data.frame(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021))
colnames(CODGEO_2021_reduit) <- "CODGEO_new"
# On joint pour avoir le nombre de communes fusionnantes
CODGEO_2021_reduit <- merge(df_new[c("CODGEO_new", "NbrComFus", "P09_POP")], CODGEO_2021_reduit, by = "CODGEO_new", all.y = TRUE)
# Pour les communes non fusionnantes, on indique qu'il y en a une
CODGEO_2021_reduit$NbrComFus[is.na(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus)] <- 1

i_2011_reduit <- c(2011, sum(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus, na.rm=TRUE), sum(CODGEO_2021_reduit$P09_POP, na.rm = TRUE))
evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2011_reduit)


# Pour 2021, on liste simplement le nombre de CODGEO uniques de 2021 pour chacun des groupe
i_2021_reduit <- c(2021, length(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021)), NA)

evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2021_reduit)

colnames (evol_nbr_com_reduit) <- c("annees", "nbr_com", "population")

evol_nbr_com <- evol_nbr_com_reduit

# evol_nbr_com[c(1,2), 1] <- c(1795, 1800) # On modifie l'intitulé pour faciliter la représentation graphique
# Est désormais fait plus haut
# evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an3"] <- 1795 
# evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an8"] <- 1800

evol_nbr_com[,1] <- as.numeric(evol_nbr_com[,1]) # On passe en numérique pour faciliter la représentation
evol_nbr_com[,2] <- as.numeric(evol_nbr_com[,2]) # Si on veut faire une seule colonne
evol_nbr_com[,3] <- as.numeric(evol_nbr_com[,3]) # Si on veut faire une seule colonne


# Calcul de l'évolution en valeur absolue du nombre de commune dans le département
evol_nbr_com$evol <- evol_nbr_com$nbr_com - lag(evol_nbr_com$nbr_com)

# Calcul du taux d'évolution
evol_nbr_com$tx_evol <- round(100 * (evol_nbr_com$nbr_com - lag(evol_nbr_com$nbr_com)) / lag(evol_nbr_com$nbr_com), 2)

# On compile les résultats du département en question
departement <- c(nom_dep, num_dep, evol_nbr_com$nbr_com, evol_nbr_com$population, evol_nbr_com$evol, evol_nbr_com$tx_evol)
# On ajoute ces résultats dans le tableau global
evol_deps <- rbind (evol_deps, departement, stringsAsFactors = FALSE)

# ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
#   geom_line() +
#   scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
#   labs(title="Évolution du nombre de communes en Aveyron", subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

graphique <- ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
  geom_line() +
  ylim(0, max(evol_nbr_com$nbr_com)+50) +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
  labs(title= paste0("Évolution du nombre de communes en ", nom_dep, " (", num_dep, ")"), subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

# LIGNE À DÉCOMMENTER SI ON SOUHAITE AFFICHER LES GRAPHIQUES
# print(graphique)

# Pour avoir un graphique plus complet, on change la forme des données
pr_graph <- melt(evol_nbr_com, id.vars = "annees")
  

ggplot(data=pr_graph, aes(x=annees, y = value)) +
  geom_line(aes(color = variable, linetype = variable)) +
  # ylim(min(evol_nbr_com$evol), max(evol_nbr_com$nbr_com)+50) +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) + 
  scale_linetype(name = "Évolution", labels = c("Nombre de communes", "Différence entre recensements", "Taux d'évolution entre recensements")) +
  scale_color_discrete(name = "Évolution", labels = c("Nombre de communes", "Différence entre recensements", "Taux d'évolution entre recensements")) +
  labs(title= paste0("Communes par départements : ", nom_dep, " (", num_dep, ")"), subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

rm(label, annee, nbr_com_reduit, sous_tableau_reduit, i_reduit, i_2021_reduit, CODGEO_2021_reduit, i_2011_reduit, graphique)

}

# Création d'une colonne identifiant les deux recensements en jeu dans les évolutions
evol_nbr_com$ident_evol <- paste0("evol_", lag(evol_nbr_com$annees), "_", evol_nbr_com$annees)

# On identifie les colonnes du tableau regroupant les données de tous les départements
colnames(evol_deps) <- c("Département", "CODE_DEPT", evol_nbr_com$annees, paste0("pop_", evol_nbr_com$annees), evol_nbr_com$ident_evol, paste0("tx_", evol_nbr_com$ident_evol))

# print (evol_deps)
evol_deps_affichage <- evol_deps
colnames(evol_deps_affichage) <- c("Département", "N° Département", evol_nbr_com$annees, paste0("pop_", evol_nbr_com$annees), evol_nbr_com$ident_evol, paste0("tx_", evol_nbr_com$ident_evol))

nbr_col <- length(labels_data_pop) + 2

kable(evol_deps_affichage, row.names = F, digits = 2, align = "c",
      caption = "Évolution des communes par départements (à la géographie 1999)") %>%
  kableExtra::add_header_above(c(" " = 2, "Nombre de communes" = nbr_col, "Population" = nbr_col, "Évolution en valeur absolue" = nbr_col, "Taux d'évolution entre chaque recensement" = nbr_col))
Évolution des communes par départements (à la géographie 1999)
Nombre de communes
Population
Évolution en valeur absolue
Taux d’évolution entre chaque recensement
Département N° Département 1800 1806 1820 1831 1836 1841 1846 1851 1856 1861 1866 1872 1876 1881 1886 1891 1896 1901 1906 1911 1921 1926 1931 1936 1946 1954 1962 1968 1975 1982 1990 1999 2011 2021 pop_1800 pop_1806 pop_1820 pop_1831 pop_1836 pop_1841 pop_1846 pop_1851 pop_1856 pop_1861 pop_1866 pop_1872 pop_1876 pop_1881 pop_1886 pop_1891 pop_1896 pop_1901 pop_1906 pop_1911 pop_1921 pop_1926 pop_1931 pop_1936 pop_1946 pop_1954 pop_1962 pop_1968 pop_1975 pop_1982 pop_1990 pop_1999 pop_2011 pop_2021 evol_1800_1800 evol_1806_1806 evol_1820_1820 evol_1831_1831 evol_1836_1836 evol_1841_1841 evol_1846_1846 evol_1851_1851 evol_1856_1856 evol_1861_1861 evol_1866_1866 evol_1872_1872 evol_1876_1876 evol_1881_1881 evol_1886_1886 evol_1891_1891 evol_1896_1896 evol_1901_1901 evol_1906_1906 evol_1911_1911 evol_1921_1921 evol_1926_1926 evol_1931_1931 evol_1936_1936 evol_1946_1946 evol_1954_1954 evol_1962_1962 evol_1968_1968 evol_1975_1975 evol_1982_1982 evol_1990_1990 evol_1999_1999 evol_2011_2011 evol_2021_2021 tx_evol_1800_1800 tx_evol_1806_1806 tx_evol_1820_1820 tx_evol_1831_1831 tx_evol_1836_1836 tx_evol_1841_1841 tx_evol_1846_1846 tx_evol_1851_1851 tx_evol_1856_1856 tx_evol_1861_1861 tx_evol_1866_1866 tx_evol_1872_1872 tx_evol_1876_1876 tx_evol_1881_1881 tx_evol_1886_1886 tx_evol_1891_1891 tx_evol_1896_1896 tx_evol_1901_1901 tx_evol_1906_1906 tx_evol_1911_1911 tx_evol_1921_1921 tx_evol_1926_1926 tx_evol_1931_1931 tx_evol_1936_1936 tx_evol_1946_1946 tx_evol_1954_1954 tx_evol_1962_1962 tx_evol_1968_1968 tx_evol_1975_1975 tx_evol_1982_1982 tx_evol_1990_1990 tx_evol_1999_1999 tx_evol_2011_2011 tx_evol_2021_2021
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Hautes-Alpes 05 189 189 189 189 189 189 189 189 189 189 189 189 189 189 189 188 187 187 186 186 186 186 186 184 182 181 181 179 175 175 177 177 178 163 113527 125844 121418 129102 131162 132580 132888 131805 129556 125100 122117 118897 119094 121787 122924 115522 113229 109510 107498 105083 89275 87963 87566 88210 84932 85067 87436 91790 97358 105070 113300 121419 135978 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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Bouches-du-Rhône 13 109 109 106 105 106 106 106 106 106 106 107 108 108 109 109 109 109 110 111 111 111 114 114 116 117 118 118 119 119 119 119 119 119 119 285012 293236 313612 358742 361632 374673 413918 428892 473365 507113 547903 554902 556379 589028 604857 630622 673820 734347 765918 805539 841996 929549 1101672 1224802 971935 1048762 1248355 1470271 1632974 1724199 1759381 1831009 1967299 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Calvados 14 896 896 890 832 810 792 791 784 784 765 765 764 750 763 763 763 763 763 763 763 763 763 763 763 763 760 754 749 704 704 705 705 709 530 451062 505238 492407 494516 488474 495855 498181 491210 478397 480992 474909 454012 442284 439830 437267 428945 417176 410179 403431 396318 384730 390492 401356 404901 400026 442688 480757 519695 560967 589559 618478 648385 682868 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Cantal 15 269 269 269 260 256 257 258 259 259 259 260 264 266 267 267 267 267 267 267 267 267 267 267 267 268 269 269 268 258 259 260 260 261 247 219810 250864 251448 257585 261364 255734 258733 253253 246518 239399 238009 232903 231086 236190 241742 239601 234382 230511 228690 223361 199402 196999 193505 190888 186843 177065 172977 169330 166549 162838 158723 150778 148581 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Charente 16 454 453 453 452 456 439 434 434 431 427 427 426 426 426 426 426 426 426 426 426 426 426 426 425 424 424 424 423 405 405 405 404 404 365 320118 326680 347299 361288 0 367893 379031 382912 378721 379081 378218 367520 373950 370742 366408 360259 356236 350305 351733 347061 316369 312790 310489 309279 311137 313635 327658 331016 337064 340770 341993 339628 351563 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Charente-Maritime 17 506 506 505 481 480 480 480 480 480 479 479 479 481 480 480 480 480 480 481 482 482 482 483 483 483 486 486 484 472 472 472 472 474 465 399162 393039 409478 445291 449753 457694 467048 469439 474858 480350 479486 466051 465628 466416 462803 456202 453455 452149 453793 450871 418310 417789 415249 419021 416187 447973 470897 483622 497859 513220 527146 557024 616887 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Cher 18 304 304 304 297 297 293 291 291 290 290 291 291 291 291 291 292 292 292 292 293 293 293 293 293 290 290 290 290 290 290 290 290 290 287 217785 229247 239561 256247 276856 273947 294726 306959 314917 323444 336601 335372 345613 351405 355349 359276 347725 345543 343484 337810 304800 298398 293918 288695 286070 284376 293514 304601 316350 320174 321559 314428 311022 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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Doubs 25 658 653 648 640 641 641 641 641 641 640 640 638 639 639 639 639 638 638 638 637 637 637 637 637 637 637 636 636 594 592 594 594 595 574 230694 240783 242782 265696 276609 286416 292507 296813 287002 296385 298249 291302 306211 310915 311076 303176 302143 298973 298537 300039 285106 296678 305591 304915 298355 327280 384979 426469 471082 477163 484770 499062 525276 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Drôme 26 361 359 359 359 359 360 362 362 365 366 367 370 372 376 379 379 379 379 379 378 378 378 378 378 379 381 382 381 372 371 371 370 369 364 235106 253372 273511 299639 305501 311544 320106 326314 324536 327014 324227 321053 321750 313763 314615 306419 303491 297321 297270 290894 263509 263750 267080 267281 268233 275290 304227 342891 361847 389781 414072 437778 482984 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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Eure-et-Loir 28 460 460 460 450 439 435 431 428 426 425 425 425 425 425 425 425 425 425 425 425 425 425 425 425 425 425 424 424 401 402 403 403 403 365 257703 265937 264444 278817 284992 286309 292102 294640 290822 290024 290519 282451 282830 279877 283491 284452 280226 275194 273584 272037 251065 254997 254603 252508 257919 260851 277375 302047 335151 362813 396073 407665 425502 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Finistère 29 290 287 285 282 282 283 283 284 284 284 284 284 287 290 291 291 294 296 296 296 298 299 299 301 295 295 288 286 283 283 283 283 283 277 456707 453307 483512 523886 546815 576586 602717 617618 607817 623936 662227 642545 666066 681234 707820 727012 739648 773014 795103 809771 762514 753702 744295 756793 728244 727847 749558 768929 804088 828364 838687 852418 893914 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Corse-du-Sud 2A 114 114 114 115 115 115 115 116 118 118 125 126 126 127 127 127 127 127 127 127 127 127 127 127 127 127 124 124 124 124 124 124 124 124 58430 59433 63017 69774 71865 75976 82700 84952 85781 90474 95633 99651 104888 110366 114012 119172 123708 125193 123937 122636 122538 125436 128104 144824 114361 112331 79756 89566 100278 108604 118174 118593 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Haute-Corse 2B 239 240 240 240 240 240 240 239 236 235 238 238 237 237 237 237 237 237 237 237 237 237 237 237 239 239 236 236 236 236 236 236 236 236 105172 113964 117241 125065 136706 142354 145434 150659 149673 159059 163396 159389 157813 162273 164489 169424 166460 170396 167229 166184 159421 164454 169131 178030 153512 134664 101306 115702 125284 131574 131563 141603 0 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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Haute-Garonne 31 611 609 606 603 596 590 580 577 578 578 584 584 585 587 587 587 587 588 588 589 589 589 589 589 589 591 593 592 588 587 588 588 589 586 343883 367524 391074 426412 453978 468411 481938 481915 480837 484141 493804 478230 477730 478009 481169 472383 459377 448481 442065 432126 424582 431505 441799 458647 512260 525669 594633 690712 777431 824501 925962 1046338 1230819.99602 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Gers 32 684 681 681 503 486 466 466 467 466 466 465 465 465 465 465 465 466 466 466 466 466 466 466 466 466 467 467 466 462 462 462 463 464 462 261740 284432 299404 309861 0 309796 313189 307479 304497 298931 295692 284717 283537 281532 274391 261084 250472 238448 231088 221994 194406 196419 193134 192451 190436 185111 182263 181576 175366 174154 174587 172335 193456 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Gironde 33 567 561 542 543 544 544 544 546 546 547 549 551 552 552 552 553 554 554 554 554 554 554 554 554 555 555 555 548 543 543 542 542 542 535 502988 514482 522253 554170 555786 568034 602444 614387 640757 667193 701855 705149 735242 748703 775845 793528 809902 821131 823925 829095 819128 827973 852768 850567 858381 896517 935448 1009390 1061480 1127546 1213499 1287334 1434661 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Hérault 34 333 333 332 332 327 326 328 330 330 331 332 335 336 336 338 338 338 340 340 341 342 342 343 343 343 343 343 342 343 343 343 343 343 342 275413 301101 324126 346454 356722 366173 384610 387664 399276 409487 418295 428729 445053 441527 439044 461651 469684 489421 482779 480484 488215 500575 514819 502043 461100 471429 516658 591397 648202 706499 794603 896441 1031974 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Ille-et-Vilaine 35 351 350 350 349 349 347 348 350 350 350 350 352 353 357 357 359 359 360 360 360 360 360 360 361 361 362 362 359 353 352 353 352 355 333 488846 508334 533205 546835 547219 549217 562872 574972 580821 584257 593079 589681 602712 615480 621384 626875 622039 613567 611805 608098 558574 561688 562558 565766 578246 586812 614268 652722 702199 749764 798718 867533 981419 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Indre 36 274 274 260 249 249 248 247 248 246 245 245 245 245 245 245 245 245 245 245 245 247 247 247 248 248 248 248 248 247 247 247 247 247 241 205628 204721 230373 245531 257350 253290 264315 271904 273479 270054 277858 277663 281248 287759 296147 292868 289206 288788 290216 287673 260535 255095 247912 245622 252075 247436 251432 247178 248523 243191 237510 231139 232268 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Indre-et-Loire 37 310 309 303 290 282 281 281 281 281 281 281 281 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 281 281 278 277 277 277 277 277 272 269036 275291 282172 297116 304274 306338 312420 315611 318438 323579 325025 317027 324875 329160 340921 337298 337064 335541 337916 341205 327743 334486 335226 343276 349675 364706 395210 437870 478601 506097 529345 554003 588420 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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Haute-Saône 70 641 630 584 583 582 582 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 584 581 544 545 546 545 546 540 288961 301048 308400 343464 343993 348036 345452 348124 312950 317724 318228 303604 304524 296361 291401 281300 273296 266991 264241 257945 228618 226567 219480 213064 202830 209529 208639 214385 222254 231962 229650 229732 239278 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Saône-et-Loire 71 609 607 602 576 575 575 574 574 576 577 577 580 589 589 589 590 589 589 589 589 589 589 589 590 590 590 589 586 571 573 574 573 573 565 452656 471457 498687 516696 536555 551587 564514 575154 571735 580869 598590 595714 614309 625589 625885 618523 621237 620360 613177 604445 554816 549240 538741 525676 506750 511182 535772 550362 569810 571852 559413 544893 554720 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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Vosges 88 532 532 531 532 531 530 528 528 530 530 530 530 531 530 530 530 531 531 530 530 531 531 531 532 531 531 531 522 517 516 516 515 515 507 295475 319681 341373 378824 390091 396737 406876 0 385650 394644 396868 154360 407082 406862 413707 410196 421412 421104 429812 433914 383684 382100 377980 376926 342315 372523 380676 388201 397957 395769 386258 380952 380192 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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Seine-Saint-Denis 93 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 38 38 38 38 38 39 39 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 28901 29370 29438 38391 39494 44154 45023 48067 56237 78236 100317 120954 138099 180412 207901 230992 262735 307329 349545 411443 504956 635806 769315 776395 729361 845231 1083724 1249606 1322127 1324301 1381197 1382861 1515983 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Val-de-Marne 94 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 43 44 45 46 46 46 46 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 33471 30880 31801 44956 53581 59067 68014 70085 90810 90916 106836 120523 136612 161619 194938 213718 246363 288891 330320 386085 462212 559882 657334 685297 672037 767543 974962 1121319 1215713 1193655 1215538 1227250 1318537 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Val-d’Oise 95 188 186 186 187 186 183 183 184 184 183 184 185 185 185 185 185 185 185 185 185 185 186 186 186 186 187 185 185 185 185 185 185 185 184 102252 103387 101148 107645 105530 106368 107503 107008 108751 116265 122975 122052 129655 134859 143028 143387 154118 164962 178444 196599 227220 283256 353374 350487 344687 412658 548429 693269 840885 920598 1049598 1105464 1168892 NA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
rm(evol_deps_affichage, nbr_col)

4.1.2 Ajout de la France entière

cassini_reduite <- cassini
nom_dep <- "France entière"


evol_nbr_com_reduit <- data.frame() # Création d'un objet pour récupérer les résultats de la base réduite


# Boucle pour exploiter les données date par date
  for (label in labels_data_pop) {
    annee <- substr(label, start =5, stop = nchar(label)-5) # On repère le n° de l'année en segmentant le label
    sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop" | cassini_reduite[, label] == "lac." | cassini_reduite[, label] == "abs.") # On crée un sous-tableau comptant uniquement les communes dont la population nous intéresse, à l'année donnée
    # sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop") # Juste avec les populations connues
    nbr_com_reduit <- nrow(sous_tableau_reduit) # On compte le nombre de communes
    pop_annee_dep <- sum(as.numeric(sous_tableau_reduit[, paste0("pop_", annee, "_val")]), na.rm=TRUE)
    i_reduit <- c(annee, nbr_com_reduit, pop_annee_dep) # On compile les résultats totaux
    evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_reduit, stringsAsFactors = FALSE)
  }
  
  # On traite à la main les deux années 2011 et 2021
  # Pour 2011, on fait la liste des CODGEO unique de 2021 et on multiplie par leur nombre de communes fusionnantes (donne le nombre de communes en 2011) 
  # Pas très propre mais pas l'énergie de faire mieux là...
  CODGEO_2021_reduit <- as.data.frame(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021))
  colnames(CODGEO_2021_reduit) <- "CODGEO_new"
  # On joint pour avoir le nombre de communes fusionnantes
  CODGEO_2021_reduit <- merge(df_new[c("CODGEO_new", "NbrComFus", "P09_POP")], CODGEO_2021_reduit, by = "CODGEO_new", all.y = TRUE)
  # Pour les communes non fusionnantes, on indique qu'il y en a une
  CODGEO_2021_reduit$NbrComFus[is.na(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus)] <- 1
  
  i_2011_reduit <- c(2011, sum(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus), sum(CODGEO_2021_reduit$P09_POP))
  evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2011_reduit)
  
  
  # Pour 2021, on liste simplement le nombre de CODGEO uniques de 2021 pour chacun des groupe
  i_2021_reduit <- c(2021, length(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021)), NA)
  
  evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2021_reduit)
  
  colnames (evol_nbr_com_reduit) <- c("annees", "nbr_com", "population")
  
  evol_nbr_com <- evol_nbr_com_reduit
  
  # evol_nbr_com[c(1,2), 1] <- c(1795, 1800) # On modifie l'intitulé pour faciliter la représentation graphique
  # Est désormais fait plus haut
  # evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an3"] <- 1795 
  # evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an8"] <- 1800
  
  evol_nbr_com[,1] <- as.numeric(evol_nbr_com[,1]) # On passe en numérique pour faciliter la représentation
  evol_nbr_com[,2] <- as.numeric(evol_nbr_com[,2]) # Si on veut faire une seule colonne
  evol_nbr_com[,3] <- as.numeric(evol_nbr_com[,3]) # Si on veut faire une seule colonne
  
  
  # Calcul de l'évolution en valeur absolue du nombre de commune dans le département
  evol_nbr_com$evol <- evol_nbr_com$nbr_com - lag(evol_nbr_com$nbr_com)
  
  # Calcul du taux d'évolution
  evol_nbr_com$tx_evol <- round(100 * (evol_nbr_com$nbr_com - lag(evol_nbr_com$nbr_com)) / lag(evol_nbr_com$nbr_com), 2)
  
  # On compile les résultats du département en question
  departement <- c(nom_dep, "", evol_nbr_com$nbr_com, evol_nbr_com$population, evol_nbr_com$evol, evol_nbr_com$tx_evol)
  # On ajoute ces résultats dans le tableau global
  evol_deps <- rbind (evol_deps, departement, stringsAsFactors = FALSE)

# ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
#   geom_line() +
#   scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
#   labs(title="Évolution du nombre de communes en Aveyron", subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

4.1.3 Graphique en base 100

# Création d'un tableau en base 100 en 1800
nbr_col_select <- length(labels_data_pop)+2+2 # Indique la dernière colonne à sélectionner : nombre de recensements dans la base Cassini, + deux colonnes au début du tableau, + 2011 et 2021.
evol_deps[3:nbr_col_select] <- apply(evol_deps [, 3:nbr_col_select], 2, as.numeric)
evol_deps_100 <- evol_deps [, 1:nbr_col_select]
evol_deps_100[3:nbr_col_select] <- 100 * evol_deps_100[3:nbr_col_select] / evol_deps_100$`1800`

# On change le tableau de sens (inversion lignes/colonnes) pour faciliter l'exploitation
pr_graph <- as.data.frame(t(evol_deps_100))
# On met le nom des départements en nom de colonne
colnames(pr_graph) <- pr_graph[1,]
pr_graph <- pr_graph [3:nrow(pr_graph),]
# On met la date dans une colonne à part
pr_graph$Date <- row.names(pr_graph)
# Pour avoir un graphique complètement exploitable, on change la forme des données
pr_graph <- melt(pr_graph, id.vars = "Date")
pr_graph$Date <- as.numeric(pr_graph$Date)
pr_graph$value <- as.numeric(pr_graph$value)

ggplot(data=pr_graph, aes(x=Date, y = value)) +
  geom_line(aes(color = variable)) +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) + 
  labs(title= "Communes par départements (base 100 = 1800)", subtitle="1800-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

Quelques départements connaissent des trajectoires assez hachées laissant penser à des problèmes de comptabilisation :

  • Côte-d’Or (21), qui perd presque 250 communes en 1836 (et les regagne ensuite) ;

  • Oise (60) avec une forte baisse en 1831.

  • Haute-Vienne (87) avec une forte baisse en 1820)

[Ci-dessous, remarques avant que la mention “abs.” soit prise en compte pour comptabiliser les communes] Pour certains départements, les fluctuations paraissent particulièrement brutales voire carrément incohérentes, par exemple lorsque d’un recensement sur l’autre on passe de plusieurs centaines de communes à… zéro.

Nécessité de regarder en détail les données des départements suivants :

  • Alpes-Maritimes (06) qui fait le yoyo ;

  • Charente (16) et la Loire-Atlantique qui n’ont aucune commune en 1836 mais stable avant et après ;

  • Côte-d’Or (21), qui perd presque 250 communes en 1836 (et les regagne ensuite) ;

  • Meurthe-et-Moselle (54) et Moselle (57) : évolutions très hachées ;

  • Orne (61) : n’a plus que 100 communes en 1831 et les regagne après ;

  • Savoie (73) et Haute-Savoie (74) : n’ont aucune commune en 1831, 1841 et 1851 (absence de transposition de recensements non français ?) ;

  • Vosges (88) : bizareries en 1851 (plus de communes) et 1872 (seulement une cinquantaine).

4.2 Départements par phase : cartographie du nombre de communes

4.2.1 Choix des phases et calcul données

Si besoin d’une limite pour faire jouer seulement à partir d’ici en conservant le cache précédent :

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE, # Afficher ou non le code R dans le document
                      eval=TRUE, #  Exécuter ou non le code R à la compilation
                      include=TRUE, #   Inclure ou non le code R et ses résultats dans le document
                      # results “hide”/“asis”/“markup”/“hold”   Type de résultats renvoyés par le bloc de code
                      warning=TRUE, # Afficher ou non les avertissements générés par le bloc
                      message=TRUE, # Afficher ou non les messages générés par le bloc
                      cache=FALSE) # Utiliser le cache pour accélerer les knits.
# Phases envisagées au départ par Nicolas Verdier :
# 1790-1837, 1838-1884, puis 1885-1970, puis 1970-2000, puis 2000-2023

# Phases retenues du fait des données par recensement :
bornes <- c("1800", "1836", "1886", "1968", "1999", "2021")


# Phases retenues pour mieux coller au graphique national :
# bornes <- c("1800", "1836", "1881", "1954", "1975", "2011", "2021")

# Phases retenues pour mieux coller au graphique national, un peu différentes :
# bornes <- c("1800", "1846", "1962", "1982", "2011", "2021")

# Phases d'une trentaine d'année (sauf la dernière) :
# bornes <- c("1800", "1831", "1861", "1891", "1921", "1954", "1982", "2011", "2021")


dates_phases <- c()

# n <- 2

for (n in 2:length(bornes)) {
  date_ini <- bornes[n-1]
  date_fin <- bornes[n]
  date_phase <- paste0(date_ini, "-", date_fin)
  dates_phases <- c(dates_phases, date_phase)
  
  evol_deps$evol_abs <- evol_deps[, date_fin] - evol_deps[, date_ini]
  colnames(evol_deps)[ncol(evol_deps)] <- paste0("evol_", date_phase)
  evol_deps$tx_evol <- round(100 * (evol_deps[, date_fin] - evol_deps[, date_ini]) / evol_deps[, date_ini], 2)
  colnames(evol_deps)[ncol(evol_deps)] <- paste0("tx_evol_", date_phase)
  
}

rm(date_ini, date_fin, date_phase)

## Archive des phases réalisées à la main
# Phases envisagées au départ par Nicolas Verdier :
# 1790-1837, 1838-1884, puis 1885-1970, puis 1970-2000, puis 2000-2023

# Phases retenues du fait des données par recensement :
# phases <- c("evol_1800_1836", "evol_1836_1886", "evol_1886_1968", "evol_1968_1999", "evol_1999_2021")

# evol_deps$evol_1800_1836 <- evol_deps$`1836` - evol_deps$`1800`
# evol_deps$evol_1836_1886 <- evol_deps$`1886` - evol_deps$`1836`
# evol_deps$evol_1886_1968 <- evol_deps$`1968` - evol_deps$`1886`
# evol_deps$evol_1968_1999 <- evol_deps$`1999` - evol_deps$`1968`
# evol_deps$evol_1999_2021 <- evol_deps$`2021` - evol_deps$`1999`

# evol_deps$tx_evol_1800_1836 <- round(100 * (evol_deps$`1836` - evol_deps$`1800`) / evol_deps$`1800`, 2)
# evol_deps$tx_evol_1836_1886 <- round(100 * (evol_deps$`1886` - evol_deps$`1836`) / evol_deps$`1836`, 2)
# evol_deps$tx_evol_1886_1968 <- round(100 * (evol_deps$`1968` - evol_deps$`1886`) / evol_deps$`1886`, 2)
# evol_deps$tx_evol_1968_1999 <- round(100 * (evol_deps$`1999` - evol_deps$`1968`) / evol_deps$`1968`, 2)
# evol_deps$tx_evol_1999_2021 <- round(100 * (evol_deps$`2021` - evol_deps$`1999`) / evol_deps$`1999`, 2)

# Autres phases envisagées
# phases <- c("evol_1800_1836", "evol_1836_1881", "evol_1881_1954", "evol_1954_1975", "evol_1975_2011", "evol_2011_2021")

# evol_deps$evol_1800_1836 <- evol_deps$`1836` - evol_deps$`1800`
# evol_deps$evol_1836_1881 <- evol_deps$`1881` - evol_deps$`1836`
# evol_deps$evol_1881_1954 <- evol_deps$`1954` - evol_deps$`1881`
# evol_deps$evol_1854_1975 <- evol_deps$`1975` - evol_deps$`1954`
# evol_deps$evol_1975_2011 <- evol_deps$`2011` - evol_deps$`1975`
# evol_deps$evol_2011_2021 <- evol_deps$`2021` - evol_deps$`2011`

# evol_deps$tx_evol_1800_1836 <- round(100 * (evol_deps$`1836` - evol_deps$`1800`) / evol_deps$`1800`, 2)
# evol_deps$tx_evol_1836_1881 <- round(100 * (evol_deps$`1881` - evol_deps$`1836`) / evol_deps$`1836`, 2)
# evol_deps$tx_evol_1881_1954 <- round(100 * (evol_deps$`1954` - evol_deps$`1881`) / evol_deps$`1886`, 2)
# evol_deps$tx_evol_1954_1975 <- round(100 * (evol_deps$`1975` - evol_deps$`1954`) / evol_deps$`1968`, 2)
# evol_deps$tx_evol_1975_2011 <- round(100 * (evol_deps$`2011` - evol_deps$`1975`) / evol_deps$`1968`, 2)
# evol_deps$tx_evol_2011_2021 <- round(100 * (evol_deps$`2021` - evol_deps$`2011`) / evol_deps$`1999`, 2)

4.2.2 Cartographie

# colnames(evol_deps)


date_phase <- dates_phases[3]

ShpDep_IdF <- subset (ShpDep, ShpDep$CODE_DEPT == "75" | ShpDep$CODE_DEPT == "77" | ShpDep$CODE_DEPT == "78" | ShpDep$CODE_DEPT == "91" | ShpDep$CODE_DEPT == "92" | ShpDep$CODE_DEPT == "93" | ShpDep$CODE_DEPT == "94" | ShpDep$CODE_DEPT == "95")


for (date_phase in dates_phases) {
  # date_phase <- paste0(substr(phase, start = 6, stop = 9), "-", substr(phase, start = 11, stop = 14)) Quand on s'appuyait sur une liste indiquant "evol_XXXX-XXXX"
  
  # On extrait les données à la phase voulue pour simplifier la cartographie
  pr_carte <- evol_deps[, c("Département", "CODE_DEPT", paste0("evol_", date_phase), paste0("tx_evol_", date_phase))]
  colnames(pr_carte) <- c("Département", "CODE_DEPT", "evol_abs", "tx_evol")
  
  
  # Carte départementale présentant l'évolution du nombre de communes

    # Si on veut exporter (remettre dev.off en fin de séquence)
  # svg(paste0("figures/Evol nombre de communes par départements (", date_phases, ", taux).svg"))
  
  plot(ShpDep, col = "grey", border = "white", axes = FALSE) # Fond de carte
  # Carte choroplèthe en fonction de la superficie moyenne des communes dans le département
  
  choroLayer(spdf = ShpDep, # SpatialPolygonsDataFrame
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE,
             legend.pos = "topleft", 
             legend.title.txt = "Taux d'évolution du\nnombre de communes\nsur la période")
  
    layoutLayer(title = paste0("Évolution du nombre de communes par départements (", date_phase, ")"), coltitle = "black",
              sources = "Sources : INSEE, IGN, Cassini.", scale = NULL,
              author = "G. Bideau", frame ="", col = NA)
  
    # Ajout d'un carton pour la région parisienne
    # Page claire pour aider sur la représentation graphique : https://sites.google.com/site/rgraphiques/realiser-des-graphiques-avec-le-logiciel-r/g%C3%A9rer-les-graphiques-combinaisons-forme-et-sauvegarde/combinaisons-graphiques
    par(new = TRUE)
    par(fig=c(0.6, 0.9, 0.05, 0.25)) # On indique où placer le carton
    par(mar = c(0, 0, 0, 0)) # On réduit les marges au maximum
    # par(mar = c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1)) # Marges par défaut
    plot(ShpDep_IdF, col = "grey", border = "white", axes = FALSE)
    
      choroLayer(spdf = ShpDep_IdF, # SpatialPolygonsDataFrame
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE,
             legend.pos = "n", 
             legend.title.txt = "Taux d'évolution du\nnombre de communes\nsur la période")
      
      # dev.off()
    par(fig=c(0, 1, 0, 1)) # On reprend les données initiales
    par(mar = c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1)) # Et les marges

  # Carte départementale présentant l'évolution du nombre de communes en valeur absolue
  
  # Création d'un champs adapté pour la cartographie
    pr_carte$evol_abs_negatif <- 0 -pr_carte$evol_abs
    pr_carte$evol_abs_negatif[pr_carte$evol_abs_negatif < 0] <- NA
      
  # Si on veut exporter (remettre dev.off en fin de séquence)
  # svg(paste0("figures/Evol nombre de communes par départements (", date_phases, ", valeurs absolues).svg"))

      plot(ShpDep, col = "grey", border = "white", axes = FALSE) # Fond de carte
  # Carte choroplèthe en fonction de la superficie moyenne des communes dans le département
  
  choroLayer(spdf = ShpDep, # SpatialPolygonsDataFrame
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE,
             legend.pos = "topleft", 
             legend.title.txt = "Taux d'évolution")
  
  # On rajoute les cercles en fonction de l'évolution en valeur absolue
  propSymbolsLayer(spdf = ShpDep,
                   df = pr_carte,
                   spdfid = "CODE_DEPT",
                   dfid = "CODE_DEPT",
                   var = "evol_abs_negatif",
                   inches = 0.2,
                   fixmax = 500,
                   # breakval = 0, # On précise une valeur tournant
                   symbols = "circle",
                   col = "blue",
                   # col2 = "red",
                   legend.pos = "left",
                   legend.title.txt = "\n\n\n\n\n\nNombre de communes\nsupprimées",
                   legend.style = "c",
                   legend.frame = FALSE,
                   add = TRUE)
  layoutLayer(title = paste0("Évolution du nombre de communes par départements (", date_phase, ")"), coltitle = "black",
              sources = "Sources : INSEE, IGN, Cassini, 2023.", scale = NULL, horiz = FALSE,
              author = "G. Bideau", frame ="", col = NA)
  
   # Ajout d'un carton pour la région parisienne
    par(new = TRUE)
    par(fig=c(0.6, 0.9, 0.05, 0.25)) # On indique où placer le carton
    par(mar = c(0, 0, 0, 0)) # On réduit les marges au maximum
    plot(ShpDep_IdF, col = "grey", border = "white", axes = FALSE)
    
      choroLayer(spdf = ShpDep_IdF, # SpatialPolygonsDataFrame, pour l'IdF
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE, legend.pos = "n", )
        # On rajoute les cercles en fonction de l'évolution en valeur absolue, pour l'IdF
      # Cette dernière partie bloque pour certaines périodes donc on peut rajouter cette condition.
      if (substr(date_phase, start = 6, stop = 9) != "1954"
          & substr(date_phase, start = 1, stop = 4) != "1975"
          & substr(date_phase, start = 1, stop = 4) != "1982"
          & substr(date_phase, start = 6, stop = 9) != "1891"
          & substr(date_phase, start = 1, stop = 4) != "1891") {
  propSymbolsLayer(spdf = ShpDep_IdF,
                   df = pr_carte,
                   spdfid = "CODE_DEPT",
                   dfid = "CODE_DEPT",
                   var = "evol_abs_negatif",
                   inches = 0.2,
                   fixmax = 500,
                   # breakval = 0, # On précise une valeur tournant
                   symbols = "circle",
                   col = "blue",
                   # col2 = "red",
                   legend.pos = "n",
                   add = TRUE)
              }
  
  # dev.off()
  # dev.print(device = svg, file = paste0("figures/temps_long/carte_evol_nbr_comm_dep_", date_phase, ".svg"))
  
  par(fig=c(0, 1, 0, 1)) # On reprend l'ensemble de la place pour les figures
  par(mar = c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1)) # Et les marges
}

4.2.3 Affichage graphiques

# NB : Nécessite d'avoir les cartes, cf. la fonction "dev.print" plus haut (à décommenter si modification des cartes)

par(mfrow = c(2,3))

for (date_phase in dates_phases) {
  # date_phase <- paste0(substr(phase, start = 6, stop = 9), "-", substr(phase, start = 11, stop = 14))
  
  # On extrait les données à la phase voulue pour simplifier la cartographie
  pr_carte <- evol_deps[, c("Département", "CODE_DEPT", paste0("evol_", date_phase), paste0("tx_evol_", date_phase))]
  colnames(pr_carte) <- c("Département", "CODE_DEPT", "evol_abs", "tx_evol")
        plot(ShpDep, col = "grey", border = "white", axes = FALSE) # Fond de carte
  # Carte choroplèthe en fonction de la superficie moyenne des communes dans le département
  
  choroLayer(spdf = ShpDep, # SpatialPolygonsDataFrame
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE,
             legend.pos = "topleft", 
             legend.title.txt = "Taux d'évolution")
 
  layoutLayer(title = paste0("Évolution du nombre de communes par départements\n(", date_phase, ")"), coltitle = "black",
              sources = "Sources : INSEE, IGN, Cassini, 2023.", scale = NULL, horiz = FALSE,
              author = "G. Bideau", frame ="", col = NA)
 
  
    }

4.3 Arrondissements par phase : évolution du nombre de communes

[Partie de code non utilisée, ne constituait que des tests]

Travail sur les arrondissements envisagé avec Nicolas Verdier mais en attente d’un travail sur l’assignation de chaque commune Cassini à une commune récente ou à un arrondissement.

Compilation données

Compilation qui a été bricolée par copié/collé, tout est à revérifier une fois qu’on aura un champs propre

liste_arrond <- sort(unique (cassini$departement_1999)) #     Champ de la base Cassini à reprendre     

num_arrond <- 21

# Création d'un tableau pour accueillir les données de l'ensemble des départements
evol_arrond <- data.frame()

for (num_arrond in liste_arrond) {
  
cassini_reduite <- subset(cassini, departement_1999 == num_arrond)
nom_dep <- dep$LIBELLE[dep$CODE_DEPT == num_arrond]


evol_nbr_com_reduit <- data.frame() # Création d'un objet pour récupérer les résultats de la base réduite


# Boucle pour exploiter les données date par date
  for (label in labels_data_pop) {
    annee <- substr(label, start =5, stop = nchar(label)-5) # On repère le n° de l'année en segmentant le label
    sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop" | cassini_reduite[, label] == "lac." | cassini_reduite[, label] == "abs.") # On crée un sous-tableau comptant uniquement les communes dont la population nous intéresse, à l'année donnée
    # sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop") # Juste avec les populations connues
    nbr_com_reduit <- nrow(sous_tableau_reduit) # On compte le nombre de communes
    pop_annee_dep <- sum(as.numeric(sous_tableau_reduit[, paste0("pop_", annee, "_val")]), na.rm=TRUE)
    i_reduit <- c(annee, nbr_com_reduit, pop_annee_dep) # On compile les résultats totaux
    evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_reduit, stringsAsFactors = FALSE)
  }
  
  # On traite à la main les deux années 2011 et 2021
  # Pour 2011, on fait la liste des CODGEO unique de 2021 et on multiplie par leur nombre de communes fusionnantes (donne le nombre de communes en 2011) 
  # Pas très propre mais pas l'énergie de faire mieux là...
  CODGEO_2021_reduit <- as.data.frame(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021))
  colnames(CODGEO_2021_reduit) <- "CODGEO_new"
  # On joint pour avoir le nombre de communes fusionnantes
  CODGEO_2021_reduit <- merge(df_new[c("CODGEO_new", "NbrComFus", "P09_POP")], CODGEO_2021_reduit, by = "CODGEO_new", all.y = TRUE)
  # Pour les communes non fusionnantes, on indique qu'il y en a une
  CODGEO_2021_reduit$NbrComFus[is.na(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus)] <- 1
  
  i_2011_reduit <- c(2011, sum(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus), sum(CODGEO_2021_reduit$P09_POP))
  evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2011_reduit)
  
  
  # Pour 2021, on liste simplement le nombre de CODGEO uniques de 2021 pour chacun des groupe
  i_2021_reduit <- c(2021, length(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021)), NA)
  
  evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2021_reduit)
  
  colnames (evol_nbr_com_reduit) <- c("annees", "nbr_com", "population")
  
  evol_nbr_com <- evol_nbr_com_reduit
  
  # evol_nbr_com[c(1,2), 1] <- c(1795, 1800) # On modifie l'intitulé pour faciliter la représentation graphique
  # Est désormais fait plus haut
  # evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an3"] <- 1795 
  # evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an8"] <- 1800
  
  evol_nbr_com[,1] <- as.numeric(evol_nbr_com[,1]) # On passe en numérique pour faciliter la représentation
  evol_nbr_com[,2] <- as.numeric(evol_nbr_com[,2]) # Si on veut faire une seule colonne
  evol_nbr_com[,3] <- as.numeric(evol_nbr_com[,3]) # Si on veut faire une seule colonne
  
  
  # Calcul de l'évolution en valeur absolue du nombre de commune dans le département
  evol_nbr_com$evol <- evol_nbr_com$nbr_com - lag(evol_nbr_com$nbr_com)
  
  # Calcul du taux d'évolution
  evol_nbr_com$tx_evol <- round(100 * (evol_nbr_com$nbr_com - lag(evol_nbr_com$nbr_com)) / lag(evol_nbr_com$nbr_com), 2)
  

# On compile les résultats du département en question
arrondissement <- c(num_arrond, evol_nbr_com$nbr_com, evol_nbr_com$evol, evol_nbr_com$tx_evol)
# On ajoute ces résultats dans le tableau global
evol_arrond <- rbind (arrondissement, departement, stringsAsFactors = FALSE)



rm(label, annee, nbr_com_reduit, sous_tableau_reduit, i_reduit, i_2021_reduit, CODGEO_2021_reduit, i_2011_reduit, graphique)

}

# Création d'une colonne identifiant les deux recensements en jeu dans les évolutions
evol_nbr_com$ident_evol <- paste0("evol_", lag(evol_nbr_com$annees), "_", evol_nbr_com$annees)

# On identifie les colonnes du tableau regroupant les données de tous les départements
colnames(evol_arrond) <- c("   Code Arrondissement ??  ", evol_nbr_com$annees, evol_nbr_com$ident_evol, paste0("tx_", evol_nbr_com$ident_evol))

Cartographie

# Phases envisagées au départ par Nicolas Verdier :
# 1790-1837, 1838-1884, puis 1885-1970, puis 1970-2000, puis 2000-2023

# Phases retenues du fait des données par recensement :

evol_deps$evol_1800_1836 <- evol_deps$`1836` - evol_deps$`1800`
evol_deps$evol_1836_1886 <- evol_deps$`1886` - evol_deps$`1836`
evol_deps$evol_1886_1968 <- evol_deps$`1968` - evol_deps$`1886`
evol_deps$evol_1968_1999 <- evol_deps$`1999` - evol_deps$`1968`
evol_deps$evol_1999_2021 <- evol_deps$`2021` - evol_deps$`1999`

evol_deps$tx_evol_1800_1836 <- round(100 * (evol_deps$`1836` - evol_deps$`1800`) / evol_deps$`1800`, 2)
evol_deps$tx_evol_1836_1886 <- round(100 * (evol_deps$`1886` - evol_deps$`1836`) / evol_deps$`1836`, 2)
evol_deps$tx_evol_1886_1968 <- round(100 * (evol_deps$`1968` - evol_deps$`1886`) / evol_deps$`1886`, 2)
evol_deps$tx_evol_1968_1999 <- round(100 * (evol_deps$`1999` - evol_deps$`1968`) / evol_deps$`1968`, 2)
evol_deps$tx_evol_1999_2021 <- round(100 * (evol_deps$`2021` - evol_deps$`1999`) / evol_deps$`1999`, 2)

# colnames(evol_deps)

phases <- c("evol_1800_1836", "evol_1836_1886", "evol_1886_1968", "evol_1968_1999", "evol_1999_2021")
date_phases <- paste0(substr (phases, start = 6, stop = 9), "-", substr (phases, start = 11, stop = 14))

phase <- phases[1]

# Pour faciliter la carte
# ShpDep <- as(dep, "Spatial")
ShpDep <- as_Spatial(dep) # Pose moins de problème
ShpDep_IdF <- subset (ShpDep, ShpDep$CODE_DEPT == "75" | ShpDep$CODE_DEPT == "77" | ShpDep$CODE_DEPT == "78" | ShpDep$CODE_DEPT == "91" |
                        ShpDep$CODE_DEPT == "92" | ShpDep$CODE_DEPT == "93" | ShpDep$CODE_DEPT == "94" | ShpDep$CODE_DEPT == "95")

for (phase in phases) {
  date_phase <- paste0(substr(phase, start = 6, stop = 9), "-", substr(phase, start = 11, stop = 14))
  
  # On extrait les données à la phase voulue pour simplifier la cartographie
  pr_carte <- evol_deps[, c("Département", "CODE_DEPT", phase, paste0("tx_", phase))]
  colnames(pr_carte) <- c("Département", "CODE_DEPT", "evol_abs", "tx_evol")
  
  
  # Carte départementale présentant l'évolution du nombre de communes

    # Si on veut exporter (remettre dev.off en fin de séquence)
  # svg(paste0("figures/Evol nombre de communes par départements (", date_phases, ", taux).svg"))
  
  plot(ShpDep, col = "grey", border = "white", axes = FALSE) # Fond de carte
  # Carte choroplèthe en fonction de la superficie moyenne des communes dans le département
  
  choroLayer(spdf = ShpDep, # SpatialPolygonsDataFrame
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE,
             legend.pos = "topleft", 
             legend.title.txt = "Taux d'évolution du\nnombre de communes\nsur la période")
  
    layoutLayer(title = paste0("Évolution du nombre de communes par départements (", date_phase, ")"), coltitle = "black",
              sources = "Sources : INSEE, IGN, Cassini.", scale = NULL,
              author = "G. Bideau", frame ="", col = NA)
  
    # Ajout d'un carton pour la région parisienne
    # Page claire pour aider sur la représentation graphique : https://sites.google.com/site/rgraphiques/realiser-des-graphiques-avec-le-logiciel-r/g%C3%A9rer-les-graphiques-combinaisons-forme-et-sauvegarde/combinaisons-graphiques
    par(new = TRUE)
    par(fig=c(0.7, 1, 0, 0.2)) # On indique où placer le carton
    par(mar = c(0, 0, 0, 0)) # On réduit les marges au maximum
    plot(ShpDep_IdF, col = "grey", border = "white", axes = FALSE)
    
      choroLayer(spdf = ShpDep_IdF, # SpatialPolygonsDataFrame
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE,
             legend.pos = "n", 
             legend.title.txt = "Taux d'évolution du\nnombre de communes\nsur la période")
      
      # dev.off()
    par(fig=c(0, 1, 0, 1)) # On indique où placer le carton


  # Carte départementale présentant l'évolution du nombre de communes en valeur absolue
  
  # Création d'un champs adapté pour la cartographie
    pr_carte$evol_abs_negatif <- 0 -pr_carte$evol_abs
    pr_carte$evol_abs_negatif[pr_carte$evol_abs_negatif < 0] <- NA
      
  # Si on veut exporter (remettre dev.off en fin de séquence)
  # svg(paste0("figures/Evol nombre de communes par départements (", date_phases, ", valeurs absolues).svg"))
  
  plot(ShpDep, col = "grey", border = "white", axes = FALSE) # Fond de carte
  # Carte choroplèthe en fonction de la superficie moyenne des communes dans le département
  
  choroLayer(spdf = ShpDep, # SpatialPolygonsDataFrame
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE,
             legend.pos = "topleft", 
             legend.title.txt = "Taux d'évolution")
  
  # On rajoute les cercles en fonction de l'évolution en valeur absolue
  propSymbolsLayer(spdf = ShpDep,
                   df = pr_carte,
                   spdfid = "CODE_DEPT",
                   dfid = "CODE_DEPT",
                   var = "evol_abs_negatif",
                   inches = 0.2,
                   fixmax = 500,
                   # breakval = 0, # On précise une valeur tournant
                   symbols = "circle",
                   col = "blue",
                   # col2 = "red",
                   legend.pos = "left",
                   legend.title.txt = "\n\n\n\n\n\nNombre de communes\nsupprimées",
                   legend.style = "c",
                   legend.frame = FALSE,
                   add = TRUE)
  layoutLayer(title = paste0("Évolution du nombre de communes par départements (", date_phase, ")"), coltitle = "black",
              sources = "Sources : INSEE, IGN, Cassini, 2023.", scale = NULL, horiz = FALSE,
              author = "G. Bideau", frame ="", col = NA)
  
   # Ajout d'un carton pour la région parisienne
    par(new = TRUE)
    par(fig=c(0.7, 1, 0, 0.2)) # On indique où placer le carton
    par(mar = c(0, 0, 0, 0)) # On réduit les marges au maximum
    plot(ShpDep_IdF, col = "grey", border = "white", axes = FALSE)
    
      choroLayer(spdf = ShpDep_IdF, # SpatialPolygonsDataFrame, pour l'IdF
             df = pr_carte, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "tx_evol",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 6,
             add=TRUE, legend.pos = "n", )
        # On rajoute les cercles en fonction de l'évolution en valeur absolue, pour l'IdF
  propSymbolsLayer(spdf = ShpDep_IdF,
                   df = pr_carte,
                   spdfid = "CODE_DEPT",
                   dfid = "CODE_DEPT",
                   var = "evol_abs_negatif",
                   inches = 0.2,
                   fixmax = 500,
                   # breakval = 0, # On précise une valeur tournant
                   symbols = "circle",
                   col = "blue",
                   # col2 = "red",
                   legend.pos = "n",
                   add = TRUE)
  
  # dev.off()
  
  
}

4.4 Départements par phase et par taille des communes

4.4.1 Création des données

On observe ici, département par département, le nombre de communes en fonction de certains seuils démographiques

labels_data_pop <- colnames(cassini[grep(pattern = "_info", colnames(cassini), ignore.case = FALSE)])
annees_recensement <-   substr(labels_data_pop, start =5, stop = nchar(labels_data_pop)-5) # On repère le n° de l'année en segmentant le label
# On rajoute 2011 et 2021 (ce n'est pas prêt, les données n'ont pas été rajoutées dans la base Cassini)
# annees_recensement <- c(annees_recensement, 2011, 2021)

listeSeuils <- c(50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 9999999)

annee <- annees_recensement[1]
seuil <- listeSeuils[1]

for (annee in annees_recensement) {
  
  results <- evol_deps[, c("CODE_DEPT", "Département", annee)]
  
  temp <- cassini[, c("nom_cassini", paste0("pop_", annee, "_val"), paste0("pop_", annee, "_info"), "departement_1999")]
  colnames(temp) <- c("nom_cassini", "pop", "info", "CODE_DEPT")
  temp$pop <- as.numeric (temp$pop)
  
  # Tableau présentant, par département, la qualité des données sur l'année étudiée, s'y reporter pour valider les données
  table(temp$info, temp$CODE_DEPT)
  

  for (seuil in listeSeuils) {
    
    temp_sub <- subset(temp, temp$pop < seuil)
    # On compte le nombre de communes par départements étant en-dessous du seuil fixé
    temp2 <- data.frame(table(temp_sub$CODE_DEPT))
    temp2$Var1 <- as.character(temp2$Var1)
    temp2[nrow(temp2)+1,] <- c("", sum(as.numeric(temp2$Freq)))
    colnames(temp2)<-c("CODE_DEPT", paste0("ComMoins", seuil, "hab_", annee))
    temp2[,2] <- as.numeric (temp2[,2])
    results <- merge(results, temp2, by = "CODE_DEPT", all.x = TRUE)
    
    results[, paste0("PartComMoins", seuil, "hab_", annee)] = round((results[, paste0("ComMoins", seuil, "hab_", annee)] /
                                                        results[, annee] *100), 1)

# Calculs qui pourraient avoir de l'intérêt mais risquent d'alourdir le tableau donc laissés de côté.
# Si volonté de les intégrer, revoir la rédaction (adaptations nécessaires, par exemple i = seuil)
# results[, paste0("EvolNbrComMoins", i, "hab")] = results[, paste0("ComMoins", i, "habAp")] -
#   results[, paste0("ComMoins", i, "habAv")] # Calcul de l'évolution en valeur absolue
# results[, paste0("EvolComMoins", i, "hab")] =
#   round((
#   (results[, paste0("ComMoins", i, "habAp")] - results[, paste0("ComMoins", i, "habAv")]) /
#     results[, paste0("ComMoins", i, "habAv")] *100), 1) # Calcul du pourcentage d'évolutions du nombre de communes sous le seuil i
# results[, paste0("EvolPartComMoins", i, "hab")] =
#   round((
#   (results[, paste0("PartComMoins", i, "habAp")] - results[, paste0("PartComMoins", i, "habAv")]) / results[, paste0("PartComMoins", i, "habAv")]*100), 1) # calcul de l'évolution de la part des communes sous le seuil i
# Suite laissée de côté car pas adapté aux données Cassini (vient du fichier d'analyse des communes nouvelles)
# Pour calculer le nombre de communes sous le seuil i ayant fusionné
# temp3 <- subset(df2011, df2011$P09_POP < i & FUSION == "OUI")
# temp3 <- data.frame(table(temp3$CODE_DEPT))
# colnames(temp3)<-c("CODE_DEPT", paste0("ComFusMoins", i, "hab"))
# results <- merge(results, temp3, by = "CODE_DEPT", all.x = TRUE)

}


evol_deps <- merge(evol_deps, results[, c(1, 4:length(results))], by = "CODE_DEPT")
# evol_deps[is.na(evol_deps)] <- "0/NA" # Si on veut signaler les départements pour lesquels aucunes communes sous les seuils n'ont été repérées (car risque qu'il s'agisse d'une absence de données)

}

rm(temp, temp_sub, temp2, results)

4.4.2 Export données pour Shiny (ou autre)

# Export données
try(save(cassini, evol_deps, listeSeuils, annees_recensement, evol_deps_100, file = "nbr_communes_Fr_shiny/data/dataCassini.Rdata"))
st_write(obj = dep, dsn = "nbr_communes_Fr_shiny/data/geom.gpkg", layer = "dep_tte_France", delete_layer = TRUE, quiet = TRUE)

# Test import données
dep <- st_read("nbr_communes_Fr_shiny/data/geom.gpkg", layer = "dep_tte_France", quiet = TRUE)
load ("nbr_communes_Fr_shiny/data/dataCassini.Rdata")

4.4.3 Visualisation des données classiques

departement <- evol_deps$Département[2]

liste_dep <- evol_deps$Département
# liste_dep <- liste_dep[1] # Pour n'afficher que les graphiques sur la France entière

# for (seuil in listeSeuils [c(1, 2, 4, 6)]) { Si on veut alléger les sorties
for (seuil in listeSeuils) {
  for (departement in liste_dep) {

    num_dep <- evol_deps$CODE_DEPT[evol_deps$Département == departement]    
  evol_dep <- subset(evol_deps, evol_deps$Département == departement)
   # Graphique, pour chaque département, de l'évolution du nombre de communes sous certain seuil
  
  colonnes_select <- colnames(evol_deps[grep(pattern = paste0("^ComMoins", seuil, "hab"), colnames(evol_deps), ignore.case = FALSE)])

  pr_graph <- evol_dep[, colonnes_select]
  
  colnames(pr_graph) <- substr (colnames(pr_graph), start = nchar(colnames(pr_graph))-3, stop = nchar(colnames(pr_graph)))
  pr_graph <- melt(pr_graph)
  pr_graph[,1] <- as.numeric(as.character(pr_graph[,1]))
  colnames(pr_graph) <- c("annees", "nbr_com")
  graphique <- ggplot(data=pr_graph, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
  geom_line() +
  ylim(0, max(pr_graph$nbr_com)+50) +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
  labs(title= paste0("Nombre de communes de moins de ", seuil, " hab. en ", departement, " (", num_dep, ")"), subtitle="1795-2021", x="", y = paste0("Nombre de communes de moins de ", seuil," habitants"), caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

print(graphique)

 colonnes_select <- colnames(evol_deps[grep(pattern = paste0("PartComMoins", seuil, "hab"), colnames(evol_deps), ignore.case = FALSE)])

  pr_graph <- evol_dep[, colonnes_select]
  
  colnames(pr_graph) <- substr (colnames(pr_graph), start = nchar(colnames(pr_graph))-3, stop = nchar(colnames(pr_graph)))
  pr_graph <- melt(pr_graph)
  pr_graph[,1] <- as.numeric(as.character(pr_graph[,1]))
  colnames(pr_graph) <- c("annees", "prop_com")

    graphique <- ggplot(data=pr_graph, aes(x=annees, y=prop_com)) +
  geom_line() +
  ylim(0, max(pr_graph$prop_com)+10) +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
  labs(title= paste0("Proportion de communes de moins de ", seuil, " hab. en ", departement, " (", num_dep, ")"), subtitle="1795-2021", x="", y = paste0("Pourcentage de communes de moins de ", seuil," habitants"), caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

print(graphique)

  }
  
  for (annee in annees_recensement) {
    
colonne_select <- colnames(evol_deps[grep(pattern = paste0("^ComMoins", seuil, "hab_", annee), colnames(evol_deps), ignore.case = FALSE)])
# NB : Ajouter "^" pour signifier un début de ligne, pour différencier PartComMoins et ^ComMoins
pr_repr <- evol_deps[, c("Département", "CODE_DEPT", colonne_select)]
colnames(pr_repr) <- c("Département", "CODE_DEPT", "Données")

plot(ShpDep, col = "grey", border = "white", axes = FALSE) # Fond de carte
  # Carte choroplèthe en fonction de la superficie moyenne des communes dans le département
    # On rajoute les cercles en fonction de l'évolution en valeur absolue
  propSymbolsLayer(spdf = ShpDep,
                   df = pr_repr,
                   spdfid = "CODE_DEPT",
                   dfid = "CODE_DEPT",
                   var = "Données",
                   inches = 0.2,
                   # breakval = 0, # On précise une valeur tournant
                   symbols = "circle",
                   col = "blue",
                   # col2 = "red",
                   legend.pos = "left",
                   # legend.title.txt = "Nombre de communes sous le seuil",
                   legend.style = "c",
                   legend.frame = FALSE,
                   add = TRUE)
  layoutLayer(title = paste0("Nombre de communes de moins de ", seuil, " habitants (", annee, ")"), coltitle = "black",
              sources = "Sources : INSEE, IGN, Cassini, 2023.", scale = NULL, horiz = FALSE,
              author = "G. Bideau", frame ="", col = NA)

  # En regardant la part de communes
colonne_select <- colnames(evol_deps[grep(pattern = paste0("PartComMoins", seuil, "hab_", annee), colnames(evol_deps), ignore.case = FALSE)])
# NB : Ajouter "^" pour signifier un début de ligne, pour différencier PartComMoins et ^ComMoins
pr_repr <- evol_deps[, c("Département", "CODE_DEPT", colonne_select)]
colnames(pr_repr) <- c("Département", "CODE_DEPT", "Données")

plot(ShpDep, col = "grey", border = "white", axes = FALSE) # Fond de carte
  # Carte choroplèthe en fonction de la superficie moyenne des communes dans le département
  choroLayer(spdf = ShpDep, # SpatialPolygonsDataFrame
             df = pr_repr, # data frame
             spdfid = "CODE_DEPT",
             dfid = "CODE_DEPT",
             var = "Données",
             # Si on souhaite faire les groupes manuellement :
             # breaks = c(-60, -10, -5, 0, 5, 10, 30), # liste des seuils (hypothèses)
             # col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 3, pal2 = "red.pal", n2 = 3),
             # Si on souhaite avoir des groupes par quantiles :
             # col = carto.pal(pal1 = "sand.pal", n1 = 4), method = "quantile",
             nclass = 5,
             col = carto.pal(pal1 = "blue.pal", n1 = 0, pal2 = "red.pal", n2 = 5),
             add=TRUE,
             legend.pos = "topleft", 
             legend.title.txt = "")
  layoutLayer(title = paste0("Pourcentage de communes de moins de ", seuil, " habitants (", annee, ")"), coltitle = "black",
              sources = "Sources : INSEE, IGN, Cassini, 2023.", scale = NULL, horiz = FALSE,
              author = "G. Bideau", frame ="", col = NA)
 
  
  
   
  }
}

4.5 CAH par départements

4.5.1 Import données si nécessaire

Création section pour le moment où on a besoin de relancer juste cette partie du code.

# dep <- st_read("data/geom.gpkg", layer = "dep", quiet = TRUE)

# Pour faciliter la cortographie
# ShpDep <- as_Spatial(dep) 

dep <- st_read("nbr_communes_Fr_shiny/data/geom.gpkg", layer = "dep_tte_France", quiet = TRUE)
load ("nbr_communes_Fr_shiny/data/dataCassini.Rdata")
dates_phases <- c("1800-1836", "1836-1886", "1886-1968", "1968-1999", "1999-2021")

4.5.2 Réalisation CAH

# Calcul de quelques variables
dep <- merge (dep, evol_deps, by = "CODE_DEPT")


# Création d'une variable de surface
dep$surface <- st_area(dep) # Attention, unités : m²
dep$surface <- units::set_units(dep$surface, km^2) # On passe en km²

# Densité de communes en 1800 et en 2021
dep$dens_comm_1800 <- as.numeric(dep$`1800`/dep$surface)
dep$dens_comm_2021 <- as.numeric(dep$`2021`/dep$surface)

# Nombre d'habitants par km²
dep$dens_1800 <- as.numeric(dep$pop_1800)/dep$surface
dep$dens_2011 <- as.numeric(dep$pop_2011)/dep$surface

# Nombre de communes par habitants
# dep$dens_1800 <- dep$`1800`/as.numeric(dep$pop_1800)
# dep$dens_2011 <- dep$`2011`/as.numeric(dep$pop_2011)

# PourCAH <- merge (evol_deps_100, dep[, c("CODE_DEPT")])
# nom_test_CAH <- "ts_recensements_1800-2011"
# Remarques : Cartographie assez confuse, avec un groupe 2 très important et regroupant des départements qu'a priori on aurait dissociés.

# PourCAH <- merge (evol_deps_100, dep[, c("CODE_DEPT", "dens_comm_1800", "dens_comm_2021", "dens_1800", "dens_2011")])
# nom_test_CAH <- "ts_recensements_1800-2011_denscomm_denspop"

# Si on veut utiliser les données des évolutions par phases plutôt que les données pour chaque recensement
# PourCAH <- dep[, c("Département", "CODE_DEPT", "dens_comm_1800", "dens_comm_2021", "dens_1800", "dens_2011", "tx_evol_1800_1836", "tx_evol_1836_1886", "tx_evol_1886_1968", "tx_evol_1968_1999", "tx_evol_1999_2021")]
# nom_test_CAH <- "evol_phases_1800-2011_denscomm_denspop"

# Évolutions par phases mais sans la densité
# PourCAH <- dep[, c("Département", "CODE_DEPT", "tx_evol_1800_1836", "tx_evol_1836_1886", "tx_evol_1886_1968", "tx_evol_1968_1999", "tx_evol_1999_2021")]

variablesCAH_phases <- paste0("tx_evol_", dates_phases)

# Avec les noms automatiques en fonction des phases choisies en amont
PourCAH <- dep[, c("Département", "CODE_DEPT", variablesCAH_phases)]


nom_test_CAH <- "evol_phases_1800-2011"


# On retire Aveyron et Paris
PourCAH <- subset(PourCAH, PourCAH$Département != "Aveyron")
# nom_test_CAH <- paste0(nom_test_CAH, "_sfAveyron")
PourCAH <- subset(PourCAH, PourCAH$Département != "Paris")
# nom_test_CAH <- paste0(nom_test_CAH, "_sf_Paris")
nom_test_CAH <- paste0(nom_test_CAH, "_sf_ParisAveyron")
# PourCAH <- subset(PourCAH, PourCAH$Département != "Hauts-de-Seine" &
#                     PourCAH$Département != "Seine-Saint-Denis" & 
#                     PourCAH$Département != "Val-de-Marne")
# nom_test_CAH <- paste0(nom_test_CAH, "_sf_Paris_PtCourr_Aveyron")

# Préparation des données
PourCAH <- na.omit(PourCAH)
row.names(PourCAH) <- PourCAH$Département
PourCAH$Département <- NULL
PourCAH$CODE_DEPT <- NULL
PourCAH$`1800` <- NULL # Inutile car sert de base 100
PourCAH$geometry <- NULL
# PourCAH <- scale(PourCAH) # Standardisation
NbrVariables <- ncol(PourCAH)

selecVarCAH <- colnames(PourCAH)


# Réalisation de la typologie
# On commence par réaliser une ACP (conseil donné dans R et espace, chapitre 7, p. 135)
res.pca <- PCA(PourCAH, ncp = 8, graph = TRUE)

#res.pca <- PCA(PourCAH, ncp = 5, graph = FALSE) # 50 % of cumulative variance

# res.hcpc <- HCPC(res.pca, graph = TRUE, method = "ward", metric = "euclidian") #Ici coupure à 8 classes pas trop mal
# res.hcpc <- HCPC(res.pca, graph = FALSE, nb.clust = 7, method = "ward", metric = "euclidian") #Pour faire la coupure de manière déterministe

res.hcpc <- agnes(res.pca$ind$coord, metric = "euclidiean", method = "ward")

dev.off()
## null device 
##           1
# Réalisation du dendrogramme en passant par plot
dendro.hcpc <- as.dendrogram(res.hcpc)
plot(dendro.hcpc, leaflab = "none", ylab = "Dissimilarité")
inertie <- sort(res.hcpc$height, decreasing = TRUE)
plot(inertie[1:20], type = "s", xlab = "Nombre de classes", ylab = "Inertie")

# Affichage de différents graphiques pour aider au découpage
sortedHeight <- sort(res.hcpc$height^2, decreasing = TRUE)
plot(sortedHeight,
     type = "h",
     xlab = "Noeuds",
     ylab = "Niveau d'agrégation")
relHeight <- sortedHeight / sum(sortedHeight) * 100
cumHeight <- cumsum(relHeight)
barplot(relHeight[1:30], names.arg = seq(1, 30, 1),
        col = "black", border = "white", xlab = "Noeuds",
        ylab = "Part de l'inertie totale (%)",
        main = "Diagramme de niveaux")

4.5.3 Choix nombre de classes

# Coupure de l'arbre (k = nombre de classes)
nclass <- 5
cluspop <- cutree(res.hcpc, k = nclass)

# couleurs <- c("#e41a1c","#377eb8","#4daf4a","#984ea3") # Pour 4
# couleurs <- c("#e41a1c","#377eb8","#4daf4a","#984ea3","#ff7f00") # Pour 5
couleurs <- c("#e41a1c","#377eb8","#4daf4a","#984ea3","#ff7f00","#ffff33","#a65628","#f781bf") # Pour 8

NomsGroupesCAH <- paste ("Groupe", 1:nclass)

NomsGroupesCAH <- c("Groupe 1", "Groupe 4", "Groupe 3", "Groupe 5", "Groupe 2")

4.5.4 Représentation valeurs absolues

# Valeurs absolues


# On intègre ces données dans le tableau de départ
PourCAH <- as.data.frame(PourCAH, stringsAsFactors = FALSE)
PourCAH$Groupes <- factor(cluspop,
                          levels = 1:nclass,
                          labels = paste(NomsGroupesCAH))
# Pour réordonner le facteur
PourCAH$Groupes <- factor(PourCAH$Groupes, paste ("Groupe", 1:nclass))

PourCAH$Département <- row.names(PourCAH)
# On rajoute le numéro de département
PourCAH <- merge (PourCAH, evol_deps_100 [, c("Département", "CODE_DEPT")], by = "Département")
# Calcul de la moyenne des variables

clusProfile <- aggregate(PourCAH [, 2:(NbrVariables+1)],
                         by = list(PourCAH$Groupes),
                         mean)
colnames(clusProfile)[1] <- "Groupes"

clusLong <- melt(clusProfile, id.vars = "Groupes")

ggplot(clusLong) +
  geom_bar(aes(x = variable, y = value, fill = Groupes),
           stat = "identity") +
  # scale_fill_brewer() +
  scale_fill_manual(values=couleurs) + 
  facet_wrap(~ Groupes) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 56, hjust = 1)) + # Ne marche pas ?
  theme_bw()

ggplot(clusLong) +
  geom_bar(aes(x = variable, y = value, fill = Groupes),
           stat = "identity") +
  scale_fill_manual(values=couleurs) +
  facet_wrap(~ Groupes) +
  coord_flip() +
  theme_bw()

# dev.print(device = svg, file = paste0("sorties/CAH_tps_long/", nom_test_CAH, "val_abs.svg"))

ggplot(clusLong) +
  geom_line(aes(x = variable, y = value, group = 1)) +
  scale_fill_brewer() +
  facet_wrap(~ Groupes) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 56, hjust = 1)) + # Ne marche pas ?
  theme(strip.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 0.5, hjust = 1)) + # Ne marche pas ?
  theme_bw()

# Modification du graphique pour la revue Cybergéo

# Modification des noms des groupes
Groupes.labs <- c("Groupe 1 :\nDiminutions modérées", 
                     "Groupe 4 :\nFusions-association dites « Marcellin »",
                     "Groupe 3 :\nFaibles diminutions voire augmentations",
                     "Groupe 5 :\nCommunes nouvelles",
                     "Groupe 2 :\nFusions notables début XIXe siècle")
names(Groupes.labs) <- NomsGroupesCAH

# Modification de l'identification des variables
clusLong_modif <- clusLong
levels(clusLong_modif$variable)
## [1] "tx_evol_1800-1836" "tx_evol_1836-1886" "tx_evol_1886-1968"
## [4] "tx_evol_1968-1999" "tx_evol_1999-2021"
levels(clusLong_modif$variable) <- substr(levels(clusLong_modif$variable), start = 9, stop = 17)

ggplot(clusLong_modif) +
  geom_bar(aes(x = variable, y = value, fill = Groupes),
           stat = "identity") +
  facet_wrap(~ Groupes, labeller = labeller(Groupes = Groupes.labs)) +
  #  scale_fill_grey() +
  scale_fill_manual(values=couleurs) +
  coord_flip() +
  theme_bw() +
  labs (y = "Taux d'évolution du nombre de communes par département", x = " ") +
  theme(legend.position = "none") # Pour cacher la légende

4.5.5 Représentation valeurs standardisées

# On intègre ces données dans le tableau de départ

PourCAHz <- scale(PourCAH[,c(2:(NbrVariables+1))])
PourCAHz <- as.data.frame(PourCAHz, stringsAsFactors = FALSE)

PourCAHz$Groupes <- PourCAH$Groupes


PourCAHz$CODGEO <- row.names(PourCAHz)
# Calcul de la moyenne des variables
clusProfileStd <- aggregate(PourCAHz [, 1:NbrVariables],
                         by = list(PourCAH$Groupes),
                         mean)
colnames(clusProfileStd)[1] <- "Groupes"
clusLongStd <- melt(clusProfileStd, id.vars = "Groupes")
# clusLongStd <- merge(clusLongStd, ratio[, 1:2], by.x = "variable", by.y = "CODE") # Pour lisibilité du graphique
# colnames(clusLongStd)[4] <- "Variable"

ggplot(clusLongStd) +
  geom_bar(aes(x = variable, y = value, fill = Groupes),
           stat = "identity") +
  #  scale_fill_grey() +
  scale_fill_manual(values=couleurs) + 
  facet_wrap(~ Groupes) +
  coord_flip() + theme_bw()

# dev.print(device = svg, file = paste0("sorties/CAH_tps_long/", nom_test_CAH, "val_stdrd.svg"))

# Modification du graphique pour la revue Cybergéo

# Modification de l'identification des variables
clusLongStd_modif <- clusLongStd
levels(clusLongStd_modif$variable)
## [1] "tx_evol_1800-1836" "tx_evol_1836-1886" "tx_evol_1886-1968"
## [4] "tx_evol_1968-1999" "tx_evol_1999-2021"
levels(clusLongStd_modif$variable) <- substr(levels(clusLongStd_modif$variable), start = 9, stop = 17)

ggplot(clusLongStd_modif) +
  geom_bar(aes(x = variable, y = value, fill = Groupes),
           stat = "identity") +
  facet_wrap(~ Groupes, labeller = labeller(Groupes = Groupes.labs)) +
  #  scale_fill_grey() +
  scale_fill_manual(values=couleurs) +
  coord_flip() +
  theme_bw() +
  labs (y = "Taux d'évolution du nombre de communes par département", x = "Valeurs standardisées") +
  theme(legend.position = "none") # Pour cacher la légende

4.5.6 Cartographie CAH

# Cartographie

# Remettre groupes dans carto
typo <- merge(dep,PourCAH[ , c("CODE_DEPT","Groupes")], by.x = "CODE_DEPT", by.y = "CODE_DEPT")

# mf_export(x = typo, export = "svg", filename = "figures/TypoEspaceGeo.svg", 
#           width = 5, theme = "nevermind") # Si souhait d'export

par(mfrow = c(1, 1))
par(mar=c(0,0,1.2,0))
plot(st_geometry(dep), border = "#1A1A19",lwd = 1)

typoLayer(x = typo, var = "Groupes",  
          col = couleurs,
          border = NA, 
          #legend.title = "Typologie des communes fusionnantes/nà partir de critères socio-économiques",
          legend.title.cex = 0.7,
          legend.values.cex = 0.6,
          legend.values.order = levels(PourCAH$Groupes),
          legend.pos = "left", add = T)

layoutLayer(title = "Typologie exploratoire des départements en fonction de l'évolution de leur nombre de communes",
            author = "G. Bideau, 2024.",
            tabtitle = TRUE, frame = FALSE, col = "white", coltitle = "black",
            sources = "Sources : base Cassini, INSEE, IGN, 2024.")

   # Ajout d'un carton pour la région parisienne # NB : NE MARCHE PAS CAR PROBLÈME DE LA GESTION DES COULEURS
  #   par(new = TRUE)
  #   par(fig=c(0.5, 1, 0, 0.5)) # On indique où placer le carton
  #   par(mar = c(0, 0, 0, 0)) # On réduit les marges au maximum
  #   typo_IdF <- subset ( typo,  typo$CODE_DEPT == "75" |  typo$CODE_DEPT == "77" |  typo$CODE_DEPT == "78" |  typo$CODE_DEPT == "91" |
  #                        typo$CODE_DEPT == "92" |  typo$CODE_DEPT == "93" |  typo$CODE_DEPT == "94" |  typo$CODE_DEPT == "95")
  #   typoLayer(x = typo_IdF, var = "Groupes",
  #         col = c(couleurs),
  #         border = NA,legend.pos = "na", add = T)
  # par(fig=c(0, 1, 0, 1)) # On reprend l'ensemble de la place pour les figures

  # dev.print(device = svg, file = paste0("sorties/CAH_tps_long/", nom_test_CAH, "_carte.svg"))

4.5.7 Présentation plan factoriel à partir d’une ACP et d’une AFC

Cf. R et espace, chapitre 6 https://r.developpez.com/tutoriels/programmation-graphe/livre-R-et-espace/?page=chapitre-6-analyses-factorielles

4.5.7.1 Réalisation d’une ACP

Permet de montrer graphiquement les plans factoriels

library(ade4)
PCA <- dudi.pca(PourCAHz[,1:5],
                  center = TRUE,
                  scale = TRUE,
                  scannf = FALSE,
                  nf = 2)
summaryPca <- data.frame(
    EIG = PCA$eig,
    PCTVAR = 100 * PCA$eig / sum(PCA$eig),
    CUMPCTVAR = cumsum(100 * PCA$eig / sum(PCA$eig))
)

barplot(summaryPca$PCTVAR,
        xlab = "Composantes",
        ylab = "Pourcentage de la variance (inertie)",
        names = paste("C", seq(1, nrow(summaryPca), 1)),
        col = "black",
        border = "white")

axisCoord <- PCA$co

s.class(PCA$li,
        fac = as.factor(PourCAHz$Groupes),
        xax = 1, yax = 2)

plot(PCA$li, pch = 20)
abline(h=0, v=0)

4.5.7.2 Réalisation d’une AFC

Peu convainquant.

PourCOA <- evol_deps[2:nrow(evol_deps), c(bornes, "Département")]
PourCOA <- subset(PourCOA, PourCOA$Département != "Paris" & PourCOA$Département != "Aveyron")
row.names(PourCOA) <- PourCOA$Département
COA <- dudi.coa(PourCOA[,1:length(bornes)],
                  scannf = FALSE,
                  nf = 2)
summaryCOA <- data.frame(
    EIG = COA$eig,
    PCTVAR = 100 * COA$eig / sum(COA$eig),
    CUMPCTVAR = cumsum(100 * COA$eig / sum(COA$eig))
)

barplot(summaryCOA$PCTVAR,
        xlab = "Composantes",
        ylab = "Pourcentage de la variance (inertie)",
        names = paste("C", seq(1, nrow(summaryCOA), 1)),
        col = "black",
        border = "white")

plot(COA$li, pch = 20, col = "grey40")
abline(h=0, v=0)
points(COA$co, type = "o", pch = 18, col = "black")
text(COA$co,
     labels = row.names(COA$co),
     cex = 0.8,
     pos = c(rep(4, times = 3), 1, rep(4, times = 4), 3))

s.class(COA$li,
        fac = as.factor(PourCAHz$Groupes))

plot(PCA$li, pch = 20)
abline(h=0, v=0)

4.5.8 Croisement avec d’autres variables

# Création d'une variable surface
# Si on part de rien, jouer les deux lignes ci-dessous
# typo <- st_read("sorties/typo.gpkg", quiet = TRUE)
comparaisons <- data.frame( table (typo$Groupes))


comparaisons$surface_moy <- round(tapply (typo$surface, typo$Groupes, mean), 1) # On fait la moyenne de la surface
comparaisons$surface_med <- round(tapply (typo$surface, typo$Groupes, median), 1) # On fait la médiane de la surface

comparaisons$dens_comm_1800_moy <- round(tapply (typo$dens_comm_1800, typo$Groupes, mean), 2) # On fait la moyenne de la densité communale en 1800
comparaisons$dens_comm_1800_med <- round(tapply (typo$dens_comm_1800, typo$Groupes, median), 2) # On fait la médiane de la densité communale en 1800

comparaisons$dens_comm_2021_moy <- round(tapply (typo$dens_comm_2021, typo$Groupes, mean), 2) # On fait la moyenne de la densité communale en 2021
comparaisons$dens_comm_2021_med <- round(tapply (typo$dens_comm_2021, typo$Groupes, median), 2) # On fait la médiane de la densité communale en 2021

comparaisons$dens_1800_moy <- round(tapply (typo$dens_1800, typo$Groupes, mean), 1) # On fait la moyenne de la densité en 1800
comparaisons$dens_1800_med <- round(tapply (typo$dens_1800, typo$Groupes, median), 1) # On fait la médiane de la densité en 1800

comparaisons$dens_2011_moy <- round(tapply (typo$dens_2011, typo$Groupes, mean), 1) # On fait la moyenne de la densité en 2021
comparaisons$dens_2011_med <- round(tapply (typo$dens_2011, typo$Groupes, median), 1) # On fait la médiane de la densité en 2021

comparaisons$pop_1836_moy <- round(tapply (as.numeric(typo$pop_1836)/1000, typo$Groupes, mean), 1) # On fait la moyenne de la population en 1836 en milliers d'habitants
comparaisons$pop_1836_med <- round(tapply (as.numeric(typo$pop_1836)/1000, typo$Groupes, median), 1) # On fait la médiane de la population en 1836 en milliers d'habitants

comparaisons$pop_2011_moy <- round(tapply (as.numeric(typo$pop_2011)/1000, typo$Groupes, mean), 1)  # On fait la moyenne de la population en 2021 en milliers d'habitants
comparaisons$pop_2011_med <- round(tapply (as.numeric(typo$pop_2011)/1000, typo$Groupes, median), 1) # On fait la médiane de la population en 2021 en milliers d'habitants

comparaisons$nbr_com_1800_moy <- round(tapply (typo$"1800", typo$Groupes, mean), 1) # Moyenne du nombre de communes en 1800
comparaisons$nbr_com_2021_moy <- round(tapply (typo$"2021", typo$Groupes, mean), 1) # Moyenne du nombre de communes en 2011

comparaisons$nbr_hab_par_comm_1836 <- round(tapply (as.numeric(typo$pop_1836), typo$Groupes, sum)/tapply (typo$"1836", typo$Groupes, sum), 1) # Nombre d'habitants par communes en 1836
comparaisons$nbr_hab_par_comm_2011 <- round(tapply (as.numeric(typo$pop_2011), typo$Groupes, sum)/tapply (typo$"2011", typo$Groupes, sum), 1) # Nombre d'habitants par communes en 2011 


tmp <- comparaisons[, c("Var1", "Freq", "surface_moy", "surface_med", "nbr_com_1800_moy", "nbr_com_2021_moy", "dens_comm_1800_moy", "dens_comm_1800_med", "dens_comm_2021_moy", "dens_comm_2021_med", "dens_1800_moy", "dens_1800_med", "dens_2011_moy", "dens_2011_med", "pop_1836_moy", "pop_1836_med", "pop_2011_moy", "pop_2011_med", "nbr_hab_par_comm_1836", "nbr_hab_par_comm_2011")]

colnames(tmp) <- c("Groupe", "Fréquence", "Surface moyenne (km²)", "Surface médiane (km²)", "Nombre de communes moyen en 1800", "Nombre de communes moyen en 2021", "Densité communale en 1800 (moyenne)", "Densité communale en 1800 (médiane)", "Densité communale en 2011 (moyenne)", "Densité communale en 2011 (médiane)", "Densité de population en 1836 (moyenne)", "Densité de population en 1836 (médiane)", "Densité de population en 2011 (moyenne)", "Densité de population en 2011 (médiane)", "Population en 1836 (moyenne, en milliers)", "Population en 1836 (médiane, en milliers)", "Population en 2011 (moyenne, en milliers)", "Population en 2011 (médiane, en milliers)", "Nombre d'habitants par commune en 1836", "Nombre d'habitants par commune en 2011")

table <- condformat(tmp)%>%
  theme_caption(caption = "Groupes de la typologie vis-à-vis de différentes caractéristiques des départements") %>%
  theme_htmlWidget(number_of_entries = nrow(tmp))
print(table)
table <- condformat(tmp)%>%
          rule_fill_gradient2("Surface moyenne (km²)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Surface médiane (km²)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Nombre de communes moyen en 1800", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Nombre de communes moyen en 2021", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité communale en 1800 (moyenne)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité communale en 1800 (médiane)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité communale en 2011 (moyenne)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité communale en 2011 (médiane)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité de population en 1836 (moyenne)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité de population en 1836 (médiane)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité de population en 2011 (moyenne)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité de population en 2011 (médiane)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Population en 1836 (moyenne, en milliers)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Population en 1836 (médiane, en milliers)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Population en 2011 (moyenne, en milliers)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Population en 2011 (médiane, en milliers)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Nombre d'habitants par commune en 1836", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Nombre d'habitants par commune en 2011", low = "blue", high = "red") %>%
  theme_caption(caption = "Groupes de la typologie vis-à-vis de différentes caractéristiques des départements") %>%
  theme_htmlWidget(number_of_entries = nrow(tmp))
print(table)
table_que_moy <- table[, c(1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 20)]
colnames (table_que_moy) <- c("Groupe", "Nombre de départements", "Surface départementale moyenne (km²)", "Nombre moyen de communes par département (1800)", "Nombre moyen de communes par département (2021)", "Densité communale moyenne en 1800 (commune/km²)", "Densité communale moyenne en 2011 (commune/km²)", "Densité de population moyenne en 1836 (hab/km²)", "Densité de population moyenne en 2011 (hab/km²)", "Population départementale moyenne (1836, en milliers)", "Population départementale moyenne (2011, en milliers)", "Nombre d'habitants par commune en 1836", "Nombre d'habitants par commune en 2011")
table_que_moy <- condformat(table_que_moy)%>%
          rule_fill_gradient2("Surface départementale moyenne (km²)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Nombre moyen de communes par département (1800)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Nombre moyen de communes par département (2021)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité communale moyenne en 1800 (commune/km²)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité communale moyenne en 2011 (commune/km²)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Densité de population moyenne en 1836 (hab/km²)", low = "blue", high = "red") %>%
         rule_fill_gradient2("Densité de population moyenne en 2011 (hab/km²)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Population départementale moyenne (1836, en milliers)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Population départementale moyenne (2011, en milliers)", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Nombre d'habitants par commune en 1836", low = "blue", high = "red") %>%
          rule_fill_gradient2("Nombre d'habitants par commune en 2011", low = "blue", high = "red") %>%
  theme_caption(caption = "Groupes de la typologie vis-à-vis de différentes caractéristiques des départements") %>%
  theme_htmlWidget(number_of_entries = nrow(tmp))
print(table_que_moy)
pr_etude_typo <- evol_deps[, c(1, 2, 139:149)]

4.6 Le cas de l’Aveyron

Étude exploratoire menée mi-juillet 2023. Laissée de côté à partir du moment ou boucle faite pour tous les départements.

# On sélectionne uniquement l'Aveyron
cassini_reduite <- subset(cassini, departement_1999 == "12")

evol_nbr_com_reduit <- data.frame() # Création d'un objet pour récupérer les résultats de la base réduite


# Boucle pour exploiter les données date par date
for (label in labels_data_pop) {
  annee <- substr(label, start =5, stop = nchar(label)-5) # On repère le n° de l'année en segmentant le label
  sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop" | cassini_reduite[, label] == "lac.") # On crée un sous-tableau comptant uniquement les communes dont la population nous intéresse, à l'année donnée
  # sous_tableau_reduit <- subset(cassini_reduite, cassini_reduite[, label] == "pop") # Juste avec les populations connues
  nbr_com_reduit <- nrow(sous_tableau_reduit) # On compte le nombre de communes
  
  i_reduit <- c(annee, nbr_com_reduit) # On compile les résultats totaux
  evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_reduit, stringsAsFactors = FALSE)
}

# On traite à la main les deux années 2011 et 2021
# Pour 2011, on fait la liste des CODGEO unique de 2021 et on multiplie par leur nombre de communes fusionnantes (donne le nombre de communes en 2011) 
# Pas très propre mais pas l'énergie de faire mieux là...
CODGEO_2021_reduit <- as.data.frame(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021))
colnames(CODGEO_2021_reduit) <- "CODGEO_new"
# On joint pour avoir le nombre de communes fusionnantes
CODGEO_2021_reduit <- merge(df_new[c("CODGEO_new", "NbrComFus")], CODGEO_2021_reduit, by = "CODGEO_new", all.y = TRUE)
# Pour les communes non fusionnantes, on indique qu'il y en a une
CODGEO_2021_reduit$NbrComFus[is.na(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus)] <- 1

i_2011_reduit <- c(2011, sum(CODGEO_2021_reduit$NbrComFus))
evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2011_reduit)


# Pour 2021, on liste simplement le nombre de CODGEO uniques de 2021 pour chacun des groupe
i_2021_reduit <- c(2021, length(unique(cassini_reduite$commune_mars_2021)))

evol_nbr_com_reduit <- rbind(evol_nbr_com_reduit, i_2021_reduit)

colnames (evol_nbr_com_reduit) <- c("annees", "nbr_com")

evol_nbr_com <- evol_nbr_com_reduit

# evol_nbr_com[c(1,2), 1] <- c(1795, 1800) # On modifie l'intitulé pour faciliter la représentation graphique
evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an3"] <- 1795
evol_nbr_com$annees[evol_nbr_com$annees == "an8"] <- 1800

evol_nbr_com[,1] <- as.numeric(evol_nbr_com[,1]) # On passe en numérique pour faciliter la représentation
evol_nbr_com[,2] <- as.numeric(evol_nbr_com[,2]) # Si on veut faire une seule colonne



ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
  labs(title="Évolution du nombre de communes en Aveyron", subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")

ggplot(data=evol_nbr_com, aes(x=annees, y=nbr_com)) +
  geom_line() +
  ylim(0, 600) +
  scale_x_continuous (breaks = seq(1780, 2030, 20)) +
  labs(title="Évolution du nombre de communes en Aveyron", subtitle="1795-2021", x="", y = "", caption="Sources : cassini.ehess.fr, INSEE")




rm(label, annee, nbr_com_reduit, sous_tableau_reduit, i_reduit, i_2021_reduit, CODGEO_2021_reduit, i_2011_reduit)

4.7 Cartes concernant la superficie des communes

Affichage ici de cartes réalisées dans le cadre des communes nouvelles.

Carte superficie moyenne des communes
Carte communes nouvelles et superficie moyenne des communes

5 Données pour réalisation cartes “à la main”

# install.packages("xlsx")
# library("xlsx")

comFus <- data.frame(read_excel("data-raw/communes_nouvelles/table_passage_geo2003_geo2024.xlsx", sheet = "Liste des fusions", skip = 5))
comSci <- data.frame(read_excel("data-raw/communes_nouvelles/table_passage_geo2003_geo2024.xlsx", sheet = "Liste des scissions", skip = 5))
# Source : https://www.insee.fr/fr/information/2028028

comFus$CODE_DEPT_INI <- substr(comFus$COM_INI, 1, 2)
comFus$CODE_DEPT_FIN <- substr(comFus$COM_FIN, 1, 2)

comFus_carto <- subset(comFus, comFus$CODE_DEPT_INI == "76" | # Seine-Inférieure/Seine-Maritime
                   comFus$CODE_DEPT_INI == "52" | # Haute-Marne
                   comFus$CODE_DEPT_INI == "33" | # Gironde
                   comFus$CODE_DEPT_INI == "79" | # Deux-Sèvres
                   comFus$CODE_DEPT_INI == "34"| # Hérault
                     comFus$CODE_DEPT_FIN == "76" |
                     comFus$CODE_DEPT_FIN == "52" |
                     comFus$CODE_DEPT_FIN == "33" |
                     comFus$CODE_DEPT_FIN == "79" |
                     comFus$CODE_DEPT_FIN == "34")

comSci$CODE_DEPT_INI <- substr(comSci$COM_INI, 1, 2)
comSci$CODE_DEPT_FIN <- substr(comSci$COM_FIN, 1, 2)

comSci_carto <- subset(comSci, comSci$CODE_DEPT_INI == "76" | # Seine-Inférieure/Seine-Maritime
                   comSci$CODE_DEPT_INI == "52" | # Haute-Marne
                   comSci$CODE_DEPT_INI == "33" | # Gironde
                   comSci$CODE_DEPT_INI == "79" | # Deux-Sèvres
                   comSci$CODE_DEPT_INI == "34" | # Hérault
                      comSci$CODE_DEPT_FIN == "76" |
                     comSci$CODE_DEPT_FIN == "52" |
                     comSci$CODE_DEPT_FIN == "33" |
                     comSci$CODE_DEPT_FIN == "79" |
                     comSci$CODE_DEPT_FIN == "34")

write.xlsx(comFus_carto, file = "sorties/Pr_carto_Fusions_2003-2024.xls", sheetName = "Sheet1", 
  col.names = TRUE, row.names = FALSE, append = FALSE)
write.xlsx(comSci_carto, file = "sorties/Pr_carto_Scissions_2003-2024.xls", sheetName = "Sheet1", 
  col.names = TRUE, row.names = FALSE, append = FALSE)

6 BIBLIOGRAPHIE

Bideau, Gabriel. 2017. “Les Communes Nouvelles (2010-2017) : Quelle << révolution Du Territoire >> ?” M{\'e}moire de {{Master}} 2, Sous La Direction de {{Renaud Le Goix}}, Université Paris 7 Diderot. https://nakala.fr/10.34847/nkl.2f7bbnn2.
———. 2019. “Les communes nouvelles françaises (2010-2019) : Une réforme territoriale silencieuse.” Annales de Géographie 728 (4/2019): 57–85. https://www.cairn.info/revue-annales-de-geographie-2019-4-page-57.htm.